Correlazione è una tecnica statistica per guardare la relazione lineare tra due variabili quantitative . In altre parole , si guarda a quanto bene una linea retta si adatta ai dati . Le correlazioni variano da -1 a +1 ; una correlazione -1 indica una relazione negativa perfetta ( come una variabile sale , l'altra scende ) , mentre una correlazione di 1 significa un rapporto perfetto positivo ( come uno sale , l'altro va in su ) . Una correlazione di 0 significa nessuna relazione lineare . Correlazione non parametrica rende minor numero di ipotesi di correlazione parametrica . Regressione parametrica assume le variabili sono intervallo o di rapporto in scala . Rho di Spearman

di Spearman rho ( la lettera greca ) presuppone soltanto che le variabili sono ordinali scala . Scala ordinale significa che i numeri dati per ogni variabile sono nel giusto ordine , ma non necessariamente equidistanti . Ad esempio , se si chiede alle persone quanto gli piace il presidente Obama e le scelte erano "Niente affatto , " " Un po ' , " " Un po' , " " Più o meno , " e " Un ottimo affare " e queste scelte sono stati segnati 1 , 2 , 3 , 4 e 5 , allora i numeri sono nel giusto ordine , ma è difficile dire se la differenza tra " niente " e "un po ' " è la stessa differenza tra " Pretty much " e " Un ottimo affare ". Per calcolare R di Spearman , classificare i dati e calcolare la solita correlazione tra i ranghi .
Tau
di Kendall

tau di Kendall ( la lettera greca ), assume anche il dato è ordinale , ma ha un significato diverso da quello di Spearman R. Per capire tau di Kendall , è necessario prima capire coppie concordanti e discordanti . Una coppia è ogni due soggetti del set di dati , ad esempio , se hai a che fare con le persone , una coppia potrebbe essere Bob e Joe . Una coppia di valori è concorde se il soggetto che è superiore a quella variabile è anche superiore dall'altro . Una coppia è discorde se il soggetto che è superiore a quella variabile è minore dall'altro . Tau di Kendall può essere calcolato come ( CD ) /( n * n -1/2 ) , dove C è il numero di coppie concordanti , D è il numero di coppie discordanti e n è il numero di soggetti .

Goodman - Kruskal gamma

gamma di Goodman - Kruskal ( la lettera greca ) assume anche i dati ordinali . E ' calcolato come ( CD ) /( C + D ) dove C e D hanno lo stesso significato che nella sezione 2 Gamma è più appropriato quando ci sono molte osservazioni legate . E ' anche un po' più facile da capire .
Chi- quadrato

Chi- quadrato presuppone solo che i dati sono nominali , che non ha un ordine intrinseco . Ad esempio , se chiedete alla gente del loro gruppo etnico , e le scelte sono "White ", "Black ", " Latino ", " asiatico" e "Altro ", allora non c'è per le risposte . Per questo motivo , alcuni direbbero che Chi- quadrato non è in realtà una misura di correlazione , ma è certamente una misura della relazione tra due variabili . Per calcolare Chi- quadrato , i dati devono essere in una tabella di contingenza . Etichettare le righe e le colonne con i numeri , quindi calcolare il valore previsto in ciascuna cella ( i tempi totali di riga il totale della colonna diviso per il totale ) . Quindi , trovare le differenze tra le frequenze osservate e attese in ogni cella , li piazza , dividerli dalle frequenze osservate , e aggiungere tutti i quozienti . A differenza delle altre misure , Chi- quadrato può assumere qualsiasi numero positivo .