Spearman korelasyonu sıklıkla sıra değişkenlerini içeren ilişkileri değerlendirmek için kullanılır. Örneğin, çalışanların bir test uygulamasını tamamlama sırasının, çalıştıkları ay sayısıyla ilişkili olup olmadığını değerlendirmek için bir Spearman korelasyonu kullanabilirsiniz.
Neden Spearman sıralama korelasyonunu kullanıyoruz?
Spearman's Rank korelasyon katsayısı, iki değişken arasındaki bir ilişkinin gücünü ve yönünü (negatif veya pozitif) özetlemek için kullanılabilecek bir tekniktir. Sonuç her zaman 1 ile eksi 1 arasında olacaktır.
Spearman's rank korelasyon katsayısı ne zaman kullanılmalıdır?
Değişkenler normal dağılmadığında veya değişkenler arasındaki ilişki doğrusal olmadığında, Spearman sıra korelasyon yönteminin kullanılması daha fazla tavsiye edilebilir. Bir korelasyon katsayısının herhangi bir dağıtım varsayımı yoktur.
Neden Spearman's testi kullanılır?
Spearman's Rank Correlation Test
Spearman's Rank Correlation istatistiksel bir testtir iki veri seti arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını test etmek. Spearman's Rank Correlation testi yalnızca en az 10 (ideal olarak en az 15-15) veri çifti varsa kullanılabilir.
Neden Pearson korelasyonu yerine Spearman çalıştıralım?
2. Bir fark daha, Pearson'ın değişkenlerin ham veri değerleriyle çalışması, oysaSpearman, sıralı değişkenlerle çalışır. Şimdi, eğer bir dağılım grafiğinin görsel olarak "monoton olabilir, lineer olabilir" bir ilişkiyi gösterdiğini hissedersek, en iyi seçeneğimiz Pearson yerine Spearman'ı uygulamak olacaktır.
