Как оценить корреляцию между несколькими переменными в статистическом анализе?

Для оценки корреляции между несколькими переменными в статистическом анализе используют коэффициенты корреляции — показатели, которые выражают силу взаимосвязи между переменными. blog.skillfactory.ru

Некоторые коэффициенты корреляции:

• Пирсона. blog.skillfactory.ru Самый популярный в статистике, описывается буквой r и показывает прямолинейную связь между переменными. blog.skillfactory.ru Принимает значение от –1 до 1. blog.skillfactory.ru Чем ближе значение к 1, тем выше положительная корреляция между показателями. blog.skillfactory.ru Если оно ближе к –1 — корреляция отрицательная. blog.skillfactory.ru Значение, близкое к 0, включая сам ноль, говорит, что корреляции нет. blog.skillfactory.ru
• Кендалла. blog.skillfactory.ru Показывает корреляцию между факторами, которые можно ранжировать по какому-то признаку. blog.skillfactory.ru Вместо значений показателя используют ранги — номера, присвоенные значениям при ранжировании. blog.skillfactory.ru Подходит только для оценки линейной связи. blog.skillfactory.ru
• Спирмена. blog.skillfactory.ru Предназначен для оценки ранжированных показателей, больше подходит для малых выборок. blog.skillfactory.ru Использует непараметрические методы, которые могут обрабатывать данные низкого качества — с погрешностями, малым количеством информации и так далее. blog.skillfactory.ru

При интерпретации результатов корреляционного анализа важно учитывать контекст исследования. kurshub.ru Одно и то же значение корреляции может интерпретироваться по-разному в разных областях. sky.pro Например, в некоторых социальных исследованиях корреляция 0,3 может считаться значительной, тогда как в точных науках это же значение может быть признано слабым. sky.pro

Для анализа корреляции используют онлайн-сервисы, редакторы таблиц, языки программирования. blog.skillfactory.ru