Коэффициент корреляции — это мера линейной связи между двумя переменными. Он может принимать значение от -1 до 1, где:
- -1 указывает на совершенно отрицательную линейную корреляцию между двумя переменными
- 0 указывает на отсутствие линейной корреляции между двумя переменными
- 1 указывает на совершенно положительную линейную корреляцию между двумя переменными.
Вы можете использовать следующие шаги для расчета коэффициента корреляции между двумя переменными на калькуляторе TI-84:
Шаг 1: Включите диагностику.
Во-первых, нам нужно включить диагностику. Для этого нажмите 2 , а затем нажмите цифру 0. Это приведет нас к экрану КАТАЛОГ.
Прокрутите вниз до DiagnosticOn и нажмите ENTER .
Затем нажмите ENTER еще раз.
Диагностика теперь включена, так что мы можем вычислить коэффициент корреляции между двумя переменными.
Шаг 2: Введите данные.
Далее нам нужно ввести значения данных для наших двух переменных. Нажмите Stat, а затем нажмите EDIT.Введите значения первой переменной в столбце L1 и значения второй переменной в столбце L2:
Шаг 3: Найдите коэффициент корреляции.
Далее мы рассчитаем коэффициент корреляции между двумя переменными. Нажмите Stat, а затем перейдите к CALC.Затем прокрутите вниз до 8: Linreg(a+bx) и нажмите Enter .
Для Xlist и Ylist убедитесь, что выбраны L1 и L2, так как это столбцы, которые мы использовали для ввода наших данных. Оставьте список частот пустым. Прокрутите вниз до пункта « Рассчитать » и нажмите «Ввод ».
На новом экране мы видим, что коэффициент корреляции (r) между двумя переменными равен 0,9145 .
Как интерпретировать коэффициент корреляции
В следующей таблице показано эмпирическое правило для интерпретации силы связи между двумя переменными на основе значения r :
| Абсолютное значение r | Прочность отношений | | --- | --- | | р < 0,25 | Нет отношений | | 0,25 < г < 0,5 | Слабые отношения | | 0,5 < г < 0,75 | Умеренные отношения | | г > 0,75 | Тесная взаимосвязь |
В нашем примере коэффициент корреляции 0,9145 указывает на сильную положительную связь между двумя переменными.