Главная»Статистика»Зачем нужна таблица критических значений коэффициента Пирсона и как ей пользоваться?
Зачем нужна таблица критических значений коэффициента Пирсона и как ей пользоваться?
Ответы
Ханс Тетерин
Таблица критических значений коэффициента корреляции Пирсона – это инструмент, позволяющий определить статистическую значимость полученного значения r (коэффициента корреляции) для конкретного размера выборки и выбранного уровня значимости (обычно α = 0.05 или 0.01). В сущности, она помогает ответить на вопрос: ‘Является ли обнаруженная корреляция между переменными реальной, или это просто случайность?’
Представьте, что вы провели исследование и обнаружили коэффициент корреляции Пирсона r = 0.6 между количеством часов, потраченных на изучение материала, и полученной оценкой. Вы знаете, что значение r показывает наличие связи, но насколько эта связь надежна? Здесь вступает в игру таблица критических значений.
Как пользоваться:
Определите размер выборки (n): Это количество наблюдений, которое вы использовали для расчета коэффициента корреляции.
Выберите уровень значимости (α): Обычно используется 0.05 (5%) или 0.01 (1%). Уровень значимости определяет вероятность того, что вы ошибочно заключите о наличии корреляции, когда ее на самом деле нет.
Найдите критическое значение: В таблице найдите строку, соответствующую вашему размеру выборки (n), и столбец, соответствующий выбранному уровню значимости (α). Значение на пересечении строки и столбца – это критическое значение для вашего случая.
Сравните полученное значение r с критическим: Если абсолютное значение вашего коэффициента корреляции (r) больше критического значения, то корреляция считается статистически значимой при выбранном уровне значимости. Если |r| меньше или равно критическому значению, то корреляция не является статистически значимой.
Например: Если у вас размер выборки n = 30 и уровень значимости α = 0.05, а критическое значение в таблице составляет 0.326, то если ваш коэффициент корреляции r равен 0.4 или больше (по модулю), вы можете заключить, что существует статистически значимая корреляция между переменными.
Важно помнить: Таблица критических значений позволяет оценить вероятность ошибки первого рода (ложное положительное заключение о наличии корреляции). Она не говорит ничего о силе или направлении связи – только о ее вероятной надежности.
Таблица критических значений коэффициента корреляции Пирсона – это инструмент, позволяющий определить статистическую значимость полученного значения r (коэффициента корреляции) для конкретного размера выборки и выбранного уровня значимости (обычно α = 0.05 или 0.01). В сущности, она помогает ответить на вопрос: ‘Является ли обнаруженная корреляция между переменными реальной, или это просто случайность?’
Представьте, что вы провели исследование и обнаружили коэффициент корреляции Пирсона r = 0.6 между количеством часов, потраченных на изучение материала, и полученной оценкой. Вы знаете, что значение r показывает наличие связи, но насколько эта связь надежна? Здесь вступает в игру таблица критических значений.
Как пользоваться:
Например: Если у вас размер выборки n = 30 и уровень значимости α = 0.05, а критическое значение в таблице составляет 0.326, то если ваш коэффициент корреляции r равен 0.4 или больше (по модулю), вы можете заключить, что существует статистически значимая корреляция между переменными.
Важно помнить: Таблица критических значений позволяет оценить вероятность ошибки первого рода (ложное положительное заключение о наличии корреляции). Она не говорит ничего о силе или направлении связи – только о ее вероятной надежности.