Analiza korelacji

Podobne dokumenty
Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA 7.1 PL (wykład 3) Dariusz Gozdowski

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 5

X WYKŁAD STATYSTYKA. 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Pojęcie korelacji. Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi.

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

X Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9

ANALIZA KORELACJI Korelacja między zmiennymi X i Y jest miarą siły liniowego związku między tymi zmiennymi.

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

(x j x)(y j ȳ) r xy =

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 23 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 23 kwietnia / 38

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI

Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych

Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

ZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version

ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

Analiza współzależności dwóch cech I

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 16 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 16 kwietnia / 35

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

ρ siła związku korelacyjnego brak słaba średnia silna bardzo silna

Regresja i Korelacja

Statystyka. Wykład 7. Magdalena Alama-Bućko. 3 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 3 kwietnia / 36

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Badanie zależności skala nominalna

POLITECHNIKA OPOLSKA

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat

Badanie zależności pomiędzy zmiennymi

STATYSTYKA MATEMATYCZNA, LISTA 3

Zmienne zależne i niezależne

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Zmienna losowa dwuwymiarowa i korelacja

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Raport Testy Trenerskie. Kadr Makroregionalnych Polskiego Związku Podnoszenia Ciężarów

Wykład 12 Testowanie hipotez dla współczynnika korelacji

Analiza Współzależności

Statystyka matematyczna dla kierunku Rolnictwo w SGGW. BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH. ANALIZA KORELACJI PROSTEJ.

KURS STATYSTYKA. Lekcja 5 Analiza współzależności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Analiza wpływu zmian poziomu wody gruntowej na stabilność anteny stacji permanentnej Wrocław

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Spis treści. LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 12 listopada Instytut Matematyki WE PP

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Temat: BADANIE NIEZALEśNOŚCI DWÓCH CECH JAKOŚCIOWYCH TEST CHI KWADRAT. Anna Rajfura 1

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) ,5 6,6

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Analiza współzależności zjawisk

Analiza autokorelacji

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Zależność. przyczynowo-skutkowa, symptomatyczna, pozorna (iluzoryczna),

R-PEARSONA Zależność liniowa

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

REGRESJA (postać liniowa funkcji) - ROZWIĄZANIA Komentarze kursywą, rozwiązania oraz treści zadań pismem prostym.

Informatyka. Arkusze kalkulacyjne cz. II. 1 Analiza zmiennych na poziomie przedziałowym i proporcji miary położenia

Współczynniki korelacji czastkowej i wielorakiej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Importowanie danych do SPSS Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word... 22

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

Przykład 2. Na podstawie książki J. Kowal: Metody statystyczne w badaniach sondażowych rynku

Modelowanie zależności. Matematyczne podstawy teorii ryzyka i ich zastosowanie R. Łochowski

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

Analiza współzależności dwóch cech II

Kilka uwag o testowaniu istotności współczynnika korelacji

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

S t a t y s t y k a, część 3. Michał Żmihorski

10. Podstawowe wskaźniki psychometryczne

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

MIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy

STA T T A YSTYKA Korelacja

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

ROZWÓJ REGIONALNY I JEGO DETERMINANTY REGIONAL DEVELOPMENT AND ITS DETERMINANTS

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

Testy nieparametryczne

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 7 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 7 maja / 40

Metody statystyki medycznej stosowane w badaniach klinicznych

ROZDZIAŁ 13 O SILE I KIERUNKU ZWIĄZKU POMIĘDZY POZIOMEM WYNA- GRODZEŃ A WYDAJNOŚCIĄ PRACY W GOSPODARCE POLSKIEJ

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Rysunek 1. Wykształcenie respondentek

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Elementarne metody statystyczne 9

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

ANALIZA KORELACJI I REGRESJI

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

KORELACJE (zmienne ilościowe i porządkowe)

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

Ekonometria. Zajęcia

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

TABELE WIELODZIELCZE

Transkrypt:

Analiza korelacji

Zakres szkolenia Wstęp Podstawowe pojęcia korelacji Współczynnik korelacji liniowej Pearsona Współczynnik korelacji rang Spearmana Test istotności Zadania 2

Wstęp Do czego służy korelacja: rak płuc powiązany jest z paleniem papierosów zawał serca powiązany jest z otyłości spłacenie kredytu uzależnione jest od wysokości zarobków Im więcej jednego tym więcej drugiego Badanie stopnia i kierunku zależności różnych zjawisk 3

Rodzaje korelacji Korelacja liniowa dodatnia (rys 1.) Korelacja liniowa ujemna (rys 2.) Brak korelacji (rys 3.) Korelacja krzywoliniowa (rys 4.) Zależność liniowa (rys 1 i 2.) Zależność krzywoliniowa (rys 4.) 4

Korelacja liniowa dodatnia 5

Korelacja liniowa ujemna 6

Brak korelacji 7

Korelacja krzywoliniowa 8

Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r xy = cov( x, y) S( x) S( y) Współczynnik korelacji jest liczbą, która wskazuje w jakim stopniu dwa zjawiska są ze sobą powiązane i z jaką siłą jedno zjawisko wywołuje zmianę drugiego. Współczynnik korelacji Pearsona służy do ustalenia zależności (związku) między dwoma cechami mierzalnymi (ilościowymi). Innymi słowy współczynnik korelacji liniowej Pearsona, jest miernikiem siły związku między dwiema zmiennymi, cechami ilościowymi. Współczynnik ten przyjmuje wartości z przedziału [-1,1]. Jest miernikiem siły związku prostoliniowego między dwiema cechami mierzalnymi. Znak współczynnika korelacji informuje o kierunku korelacji natomiast jego bezwzględna wartość o sile związku 9

Siła korelacji r xy = 0 brak korelacji 0 < r xy < 0,1 korelacja niska 0,1 r xy < 0,3 korelacja słaba 0,3 r xy < 0,5 korelacja przeciętna 0,5 r xy < 0,7 korelacja wysoka 0,7 r xy < 0,9 korelacja bardzo wysoka 0,9 r xy <1 korelacja prawie pełna Interpretując współczynnik korelacji należy pamiętać o: istotności korelacji. wartość współczynnika bliska 0 nie zawsze oznacza brak zależności, a jedynie brak zależności liniowej. wielkość współczynnika podlega wpływom wartości skrajnych i odstających. 10

Współczynnik korelacji rang Spearmana Alternatywnym miernikiem siły zależności jest współczynnik korelacji rang Spearmana (Spearman s rho) Współczynnik ten należy stosować dla zmiennych mierzonych na skalach słabszych, a takimi skalami są odpowiedzi na pytania np. stenowe. r s = 6 i= 1 1 2 n( n n d i 2 1) Gdzie di są różnicami między kolejnymi numerami nadawanymi osobno dla każdej cechy. 11

Test istotności współczynnika W celu zbadania istotności obliczonego współczynnika należy przeprowadzić test istotności współczynnika korelacji. Hipotezą zerową jest hipoteza o braku zależności. Natomiast hipoteza alternatywna to hipoteza o istotności współczynnika korelacji. Zakłada się że poziom istotności (poziom p, p-value lub Sig.) mniejszy od 0,05 pozwala na twierdzenie iż zależność występuje. Często zakłada się również gorszy poziom istotności a mianowicie poziom 0,1. Alternatywną metodą określania siły związku na podstawie obliczonego współczynnika korelacji jest skorzystanie z gotowych przedziałów. 12

Zadania Zadanie 1. Korzystając z danych w arkuszu wyznacz współczynnik korelacji liniowej Pearsona pomiędzy wiekiem a osiąganymi dochodami. Wyznacz wartość współczynnika determinacji. Uwagi: wyznacz współczynnik za pomocą dodatku Analiza Danych a następnie za pomocą funkcji statystycznych Zadanie 2. Korzystając z danych w arkuszu CRF wyznacz współczynnik korelacji liniowej Pearsona pomiędzy: wiekiem a wynikami pomiarów Hb na każdej wizycie wiekiem a Ferrytyną na każdej wizycie stosowaną dawką leku a poziomem Hb Stosowaną dawką leku a poprawą poziomu Hb Wyznacz wartość współczynników determinacji. Zadanie 3. Korzystając z danych w arkuszu wyznacz współczynnik korelacji liniowej Pearsona pomiędzy wiekiem wynikami Ca na wizycie 1 i na wizycie 2. 13