Com o coeficiente de correlação de Spearman, podemos identificar se duas variáveis têm uma relação de função monotônica (ou seja, quando um número aumenta, o outro também aumenta, ou vice-versa). Para calcular o coeficiente de correlação de classificação de Spearman, você precisa classificar e comparar conjuntos de dados para encontrar d2e, em seguida, insira os dados na fórmula do coeficiente de correlação de classificação de Spearman padrão ou simplificada. Você também pode calcular esses coeficientes usando fórmulas do Excel ou o comando R.
Etapa
Método 1 de 3: modo manual
Etapa 1. Crie uma tabela
A tabela é usada para incluir todas as informações necessárias para calcular o coeficiente de correlação de classificação de Spearman. Você precisa de uma mesa como esta:
- Crie 6 colunas com títulos, como no exemplo.
- Prepare tantas linhas em branco quanto o número de pares de dados.
Etapa 2. Preencha as duas primeiras colunas com pares de dados
Etapa 3. Insira a classificação da primeira coluna de grupos de dados na terceira coluna de 1 a n (número de dados)
Dê uma classificação de 1 para o valor mais baixo, uma classificação de 2 para o próximo valor mais baixo e assim por diante.
Etapa 4. Na quarta coluna, faça o mesmo que na etapa 3, mas classifique os dados na segunda coluna
-
Mean_742 Se houver dois (ou mais) dados com o mesmo valor, calcule a classificação média dos dados e, em seguida, insira-a em uma tabela com base neste valor médio.
No exemplo à direita, existem dois valores de 5 nas classificações 2 e 3. Como existem dois 5s, encontre a média das classificações. A média de 2 e 3 é 2,5, portanto, insira um valor de classificação de 2,5 para ambos os valores 5.
Etapa 5. Na coluna "d" calcule a diferença entre os dois números na coluna de classificação
Ou seja, se uma coluna for classificada como 1 e a outra coluna for classificada como 3, a diferença é 2. (O sinal não importa, porque a próxima etapa é elevar o valor ao quadrado.)
Etapa 6. Eleve o quadrado de cada número na coluna "d" e escreva o resultado na coluna "d2".
Etapa 7. Adicione todos os dados na coluna d2".
O resultado é d2.
Etapa 8. Escolha uma das seguintes fórmulas:
-
Se nenhuma das classificações for igual à da etapa anterior, insira este valor na fórmula simplificada do coeficiente de correlação de classificação de Spearman
Etapa 8_271 e substitua "n" pelo número de pares de dados para obter o resultado.
Etapa 9_402 -
Se houver uma classificação semelhante na etapa anterior, use a fórmula padrão do coeficiente de correlação de classificação de Spearman:
Spearman
Etapa 9. Interprete os resultados
O valor pode variar entre -1 e 1.
- Se o valor for próximo a -1, a correlação é negativa.
- Se o valor for próximo a 0, não há correlação linear.
- Se o valor for próximo a 1, a correlação é positiva.
Método 2 de 3: usando o Excel
Etapa 1. Crie uma nova coluna para os dados junto com sua classificação
Por exemplo, se seus dados estiverem na coluna A2: A11, use a fórmula "= RANK (A2, A $ 2: A $ 11)" e copie-os para baixo até cobrir todas as colunas e linhas.
Etapa 2. Altere a mesma classificação conforme descrito nas etapas 3 e 4 do método 1
Etapa 3. Na nova célula, calcule a correlação entre as duas colunas de classificação com a fórmula "= CORREL (C2: C11, D2: D11)"
Neste exemplo, C e D referem-se à coluna onde a classificação está localizada. A nova célula será preenchida com a Correlação de Classificação de Spearman.
Método 3 de 3: usando R
Etapa 1. Instale o programa R primeiro, se ainda não o tiver feito
(Consulte
Passo 2. Salve seus dados no formato CSV, coloque os dados que deseja encontrar a correlação nas duas primeiras colunas
Podemos fazer isso usando o menu "Salvar como".
Etapa 3. Abra o R Editor
Se você estiver trabalhando no terminal, apenas execute R. Se você estiver trabalhando na área de trabalho, clique no ícone R.
Etapa 4. Digite o seguinte comando:
- d <- read.csv ("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") e pressione Enter.
- elenco (classificação (d [, 1]), classificação (d [, 2]))
Pontas
Os dados devem consistir em pelo menos 5 pares para que a tendência possa ser vista (o número de dados é de 3 pares no exemplo apenas para simplificar os cálculos)
Aviso
- O coeficiente de correlação de classificação de Spearman identifica apenas a força da correlação onde os dados aumentam ou diminuem de forma consistente. Se houver outra tendência nos dados, a correlação de classificação de Spearman não fornecerá uma representação precisa.
- Esta fórmula é baseada no pressuposto de que não há classificações iguais. Quando houver a mesma classificação que no exemplo, devemos usar esta definição: o coeficiente de correlação do momento de multiplicação por classificação.
