Correlation rm1 fall2013_b

Хамаарлын шинжилгээ(Корреляци)

Х.Сэр-Од ЭБТ, НЭМС

Агуулга

• Хамаарал, хамаарлын ангилал• Пирсоны корреляци• Ач холбогдлыг шинжлэх• Параметрийн бус хамаарал• Спирмений корреляци• SPSS, STATA програм ашиглах

АсуултСудлаж буй үзүүлэлтүүд хоорондоо хамааралтай

эсэх?

Хамаарал нь ач холбогдолтой эсэх?

Ач холбогдолтой бол чиглэл ямар бэ?

Хамаарал

• Хоёр болон түүнээс олон үзүүлэлтүүдийн холбоо хамаарлыг шинжлэх, тайлбарлах статистик арга– Даралт (Y) ба биеийн жин (X)– Сахарын хэмжээ (Y) ба таргалалт (X)– Ургийн жин (Y) ба долоо хоног (X)

Нэр томъёоY хувьсагч Х хувьсагч

Хамааран хувьсагч Үл хамааран хувьсагчТайлбарлуулагч

хувьсагчТайлбарлагч хувьсагч

Үр дүнгийн хувьсагч Хүчин зүйлийн хувьсагч

....... .......

Ангилал 1. (Чиглэл)

Хамаарал

Эерэг хамаарал Урвуу хамаарал

Жин, систолын даралт Архины хэрэглээ , жолоодлогын чадвар

Жишээ

X, жимс

Y, даралт

X, нас

Эерэг хамаарл Y, даралт Урвуу хамаарал

Ангилал 2. (Судлах үзүүлэлт)

Хамаарал

Энгийн Олон хүчин зүйлийн

Хэсгийн НийлбэрПараметрийн бус

аргууд

Параметрийн-Пирсоны Корреляци

Үргэлжлэл

• Энгийн: Даралт (Y) - Биеийн жин (X)• Олон хүчин зүйлийн : Даралт (Y) –

Биеийн жин (X1), Нас (X2)….• Параметрийн арга:

– Даралт (Y)Хэвийн тархалт• Параметрийн бус арга :

– Даралт (Y) Хэвийн бус тархалт

Ангилал 3. (Хэлбэр)

Хамаарал

Шугаман Шугаман бус

Үргэлжлэл

X, жимс

Y, даралт

X, нас

Шугаман хамаарал Шугаман бус хамаарал

Y, даралт

Хамарлын хүчийг хэмжих

• “+” : Биеийн жин ихэсэх тусам даралт ихэснэ.

• “-” : Жимсний хэрэглээ ихэсэх тусам даралт буурна.

Жишээ

r = -1 r = -.6 r = 0

Цэгэн диаграмм (Scatter Diagram)

• тэгш өнцөгтийн кординатын системд байгуулдаг.

• Өөрөөр хэлбэл X & Y хос цэгүүдээр хамаарлыг тодорхойлдог.

Эерэг корреляци

Өндөр

Жин

Heightof A

Weightof A

Heightof B

Weightof B

Шугаман хамаарал

Хамаарлын хүч

• Хүчтэй, эерэг хамаарал

Өндөр

Жин

r = +0.80

Хамаарлын хүч• Сул, эерэг хамаарал

Өндөр

Жинr = + 0.4

Хамаарлын хүч• Сөрөг корреляци

Сэтгэл түгшилт

Шалгалтын оноо

r = -1.0

Хамаарлын хүч

• Хүчтэй, сөрөг хамаарал

Шалгалтын оноо

r = -0.80

Сэтгэл түгшилт

Хамаарлын хүч• Сул, сөрөг хамаарал

Жин

Гутлын разимер r = - 0.2

Хамаарлын хүч (r)r = +.80 r = +.60

r = +.40 r = +.20

Цэгэн диаграммын давуу тал

• Хамгийн энгийн хялбар арга• Алслагдсан утга (extreme value)

нөлөөлөхгүй• 2 хувьсагчын хоорондын хамаарлыг

тооцох хамгийн эхний үе шат

Цэгэн диаграмм сул тал

Хамаарлын хүчийг нарийвчлалтай тооцдоггүй (r)

Хүчийг үнэлэх • 0.00-0.20 - маш сул • 0.21-0.40 - сул• 0.41-0.60 - дундаж • 0.61-0.80 - хүчтэй• 0.81-1.00 - маш хүчтэй

Пирсоны корреляцийн коэф-г тооцох

Жишээ Модны өндөр

Их биеийн

диаметрy x xy y2 x2

35 8 280 1225 6449 9 441 2401 8127 7 189 729 4933 6 198 1089 3660 13 780 3600 16921 7 147 441 4945 11 495 2025 12151 12 612 2601 144

=321 =73 =3142

=14111

0 2 4 6 8 10 12 14

](321)][8(14111)(73)[8(713)

(73)(321)8(3142)

]y)()y][n(x)()x[n(

yxxynr

Их биеийн диаметр, x

Модны өндөр, y

Жишээ (үргэлжлэл)

r = 0.886 → хүчтэй эерэг хамааралтай

Excel ашиглах

Модны өндөрИх биеийн диаметр

Модны өндөр 1Их биеийн диаметр 0.886231 1

Excel Корреляци тооцохдоо

Tools / data analysis / correlation…

Хувьсагч хоорондын хамаарал

Ач холбогдлыг шалгах

• Таамаглалууд H0: ρ = 0 (хамааралгүй)

HA: ρ ≠ 0 (хамааралтай)

• Тестийн статистик

(n – 2 чөлөөний зэрэг бүхий)

ЖишээH0: ρ = 0 (хамааралгүй)

H1: ρ ≠ 0 (хамааралтай)

=.05 , df = 8 - 2 = 6

28.8861

Жишээ

Дүгнэлт:Шугаман хамааралтай, 5%-н ач холбогдлын түвшинд

Шийдвэр : H0 няцаах

няцаана H0няцаана H0

/2=.025

-tα/2Няцаахгүй H0

0tα/2

/2=.025

-2.4469 2.4469 4.68

d.f. = 8-2 = 6

Параметрийн бус хамаарал

• Y (Өвчлөлийн тоо, Хавдар)Хэвийн бус тархалттай (Пауссон, Бином тархалт)

– Спирмений корреляци– Eta коэф– Сомерийн d коэф

Спирмений корреляцийн коэф-г тооцох

d – рангуудын ялгааn – нэгжийн тоо

ЖишээБиостатистик дүн, ерөнхий дүнтэй

хэр зэрэг холбоо хамааралтай байгааг судлав.

Магистрант Дорж Бат Сүрэн Болд Долгор

Биостатистик 1 2 3 4 5Ерөнхий дүн 5 3 1 4 2

Үргэлжлэл Биостатистик Ерөнхий дүн X-Y (X-Y) 2

X Y D d21 2 -1 12 4 -2 43 1 2 44 3 1 15 5 0 0

Үргэлжлэл

=0.5 (Дунд зэргийн хамааралтай)

5.0)125(5

10611nn

d61ρ 2

Нэрлэсэн үзүүлэлтүүдийн хамаарал

Males Females TotalYes A B A+BNo C D C+D

Total A+C B+D n

Хэвийн Хэвийн бус НийтТамхи татдаг 4 6 10

Тамхи татдаггүй 11 8 19

Нийт 15 14 29

Phi коэф

))()()(( DBCADCBAADBC

Жишээ:

17.014151910

Бусад корреляцийн коэф

• Дараалсан хувьсагчид– Спирмений ρ эсвэл Кендалын Тау

• Дихитом хувьсагч (интервал/харьцаа)– Цэгэн бисериал r (тасралттай)– Бисериал r (тасралтгүй)

• Хоёр дихитом хувьсагч– Phi коэффициент

Standardized (z) scoreszx = (xi – x) / sx

Хамаарлыг тооцоолох:z-оноо хэрэглэх

rXY = 0.1434 + 0.1216 + (-0.3128) + (-0.5300) + 1.4902

4= .2281

Where:

This formula is useful because it does not involve computing means, standard deviations, and z scores.

Корреляци хамаарлыг тооцох: ерөнхий томъёо

Энгийн корреляци:тооцох SPSS

Алхам 1

Алхам 2

Алхам 3

Үх дүнгээс харахад оюутны өөрийгөө үнэлэх үнэлэмж болон эрдэм шинжилгээний ажлын гүйцэтгэл хоород статистик ач холбоголд бзхий хамаарал байхгүй байна. r =.23, p >.05.

Хэсгийн корреляци

• X ба Y-н корреляцид 3-дагч хувьсагчийн нөлөөг засварлах

Нийлбэр корреляци

Хамаарлын төрлүүд2 хүчин зүйлийн хамаарал:

Хоёр хувьсагчын хоорондох харилцаа хамаарлыг үнэлэхэд ашиглана.

Хэсгийн хамаарал: Гуравдагч хувьсагчын нөлөөллийг авч үздэг

Хагас хэсэгчилсэн (or part) хамаарал: Хоёр хувсагчын хоорондын хамааралд гурав дахь хувьсагчын нөлөөлөл.

2 хүчин зүйлийн хамаарал:

Revise = Шалгалтын хугацааExam = Шалгалтын гүйцэтгэлAnxiety = Сэтгэл түгшилт

Сэтгэл судлаачид шалгалтын үеийн стресс болон гүйцэтгэл хоорондын хамаарлыг судлах зорилт тавьжээ. Сэтгэл түгшилтийг стандарт асуумжаар авсан ба шалтын цаг, гүйцэтгэл хооронд ....

Pearson’s r: •Тоон өгөгдөл•Судалгааны өгөгдөл хэвийн тархалттай.

Алхам 1

Алхам 2

Алхам 3

2 хүчин зүйлийн хамаарал: SPSS Output

STATA програмд тооцох

Command: correlate Time Score Anxiety53

Алхам 1Алхам 2

Алхам 3

Тооцоолох

Command: correlate Time Score Anxiety

Үр дүн

Time Score – хүчтэй хамааралтайTime Anxiety – сул хамааралтай

Хэсгийн корреляци тооцох

Command: pcorr Time Score Anxiety56

Хэсгийн корреляци (үргэлжлэл)

Command: pcorr Time Score Anxiety

Шалгалтын үеийн сэтгэл түгшилт нь шалгалтын гүйцэтгэлд 19.4% -аар нөлөөлдөг.

Шалгалтын гүйцэтгэл нь хугацаанаас 15.7%-аар хамаардаг.

Хэсгийн корреляци: хоёр хувьсагчын хамаарлыг үнэлэхдээ гуравдагч хүчин зүйлийн нөлөөллийг авч үздэг.

r = .441; R2 = .194 = 19.4%

r = .397; R2 = .157 = 15.7%

R2 =.502 = 50.2%

Сэтгэл түгшилт нь хугацаанаас 50%-аар хамаардаг.

Two “chunks” of variance in Exam Performance share unique variance with Exam anxiety and Revision time.

Хэсгийн корреляци:Шалгалтын үеийн сэтгэл түгшилт ба гүйцэтгэл хоорондор хэсгийн корреляци хамаарлыг үнэлэх. 3 дахь нөлөөлөгч хүчин зүйл нь шалгалтын хугацаа

Үр дүн: Статистик ач холбогдолтой. Хугацааны нөлөөлөл маш бага байгааг хуруулж байна.

R2 = 19.4% R2 = 6%

0 эрэмбийн корреляци

Корреляци: параметр бус арга

Spearman’s Correlation Coefficient (rs): Used when the data violate parametric assumptions (e.g.,

Хэвийн тархалттай дата; Дараалсан хувьсагч). Эрэмбийн шинжилгээ (ранк)

Kendall’s tau (): Used instead of Spearman’s correlation coefficient when

data set is small and has a large number of tied ranks.

Non-Parametric Correlation: TheBiggestLiar.sav

A researcher gathers 68 past participants of The World’s Biggest Liar Competition. Each person indicates his/her placement (1st, 2nd, etc.) and completes a creativity questionnaire (max. score = 60). Is level of creativity related to a person’s ability to tell tall tales?

Параметрын бус корреляци: Output

Корреляци: Дихотом хувьсагч

Point-Biserial Correlation (rpb): Үл хамаарах хувьсагч нь бодит дихитом (2 категори)Хамааран хувьсагч нь интервал, тасралтгүй

Biserial Correlation (rb): Үл хамаарах хувьсагч нь үүсмэл дихитом (2 категори)Хамааран хувьсагч нь интервал, тасралтгүй

(See Appendix A.1: Table of the standard normal distribution.

Note: to obtain values for “p” and “q”, go to Analyze, Descriptive Statistics, and then Frequencies. Select the dichotomous variables of interest, and the run the analysis.

Suppose we are interested in the relationship between the gender of a cat and how much time it spends away from home? How will you test that relationship?

rb =rpb pq

Converting rpb to rb(see pbcorr.sav dataset)

=0.475

Асуулт?

Анхаарал хандуулсан баярлалаа

Correlation rm1 fall2013_b

Data & Analytics

Transcript of Correlation rm1 fall2013_b

Clase 01 RM1

Rm1 4° 1 b

Erdkunde in der Oberstufe - Mariengymnasium...RM1/1 Bevölkerungsentwicklung, Bevölkerungsverteilung und Bevölkerungsstruktur FM1/4 RM1/2 Probleme und Perspektiven zentraler und

T24 -RM1 - Applied Measurements Ltdappmeas.co.uk/pdf/manuals/T24-RM1-Manual.pdf · Mantracourt Electronics Limited T24-RM1 User Manual 2 Introduction / Overview The T24-RM1 offers

T24 -RM1 - LCM Systems Ltd Manual.pdf · Mantracourt Electronics Limited T24-RM1 User Manual 6 T24 Toolkit The T24 Toolkit provides a means of simple configuration of the T24-RM1

Earth Resistivity Meter: RM1 - ES France

Recommendation - Burlington€¦ · Recommendation: Endorse planning ... RM1, H-RM1 and RM4 as shown on Zoning Sketch No. 1. Uses permitted in an RM1 zone include detached, semi -detached,

Digidesign Reference Monitor Series RM1 and RM2akmedia.digidesign.com/support/docs/RMS_DS_37502.… · · 2011-03-12Digidesign Reference Monitor Series RM1 and RM2 Professional,

Guide RM1 - Exploitation et modification des telepheriques.pdf

Correlation rm1 fall2013_b

4. Rm1 Capiv Torsión Part1

RM1 04 v5 Intro to Options

Notas de Aula -RM1

Presentation skip rm1

Rm1 foundations of relationship marketing

RM1 Harvard

RM1 - Aske Plaat

RM1 SPARE PARTS LIST 2003

Radio Module RM1 Traffic Light Control and Radio ...Radio Module RM1 Traffic Light Control and Radio Communication over short distances The RM1 radio cassette transmits voice and data

Cap1 Introducere RM1