창병의 상관 관계를 어떻게 보고합니까?
창공의 상관 계수를 보고하는 방법은 계수의 통계적 유의성을 결정했는지 여부에 따라 달라집니다. 통계적 유의성 검정 없이 스피어만 상관관계를 간단히 실행한 경우 계수의 값을 아래와 같이 간단하게 나타낼 수 있습니다:
그러나 통계적 유의성 테스트도 실행한 경우 아래와 같이 몇 가지 추가 정보를 포함해야 합니다:
예를 들어,한 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우,두 개의 쌍으로 된 경우.
이 테스트에 대한 귀무 가설을 어떻게 표현합니까?
스피어 맨 상관 관계에 대한 귀무 가설의 일반적인 형태는 다음과 같습니다.
기억하십시오,당신은 당신의 표본에서 표본이 나타내기로되어있는 모집단에 대한 추론을 만들고 있습니다. 그러나,이 추론 통계 테스트의 일반적인 이해로,그것은 종종 포함되지 않습니다. 이 가이드의 앞부분에 사용된 예제의 귀무 가설 문은 다음과 같습니다.
통계적으로 유의미한 스피어맨 상관 관계를 어떻게 해석합니까?
통계적 유의성은 스피어만의 상관관계의 강도를 나타내지 않는다는 것을 깨닫는 것이 중요하다. 사실,창병 상관 관계의 통계적 유의성 테스트는 관계의 강도에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 따라서 값을 달성 피=0.001,예를 들어,관계가 값을 달성 한 경우보다 강한 것을 의미하지 않는다 피=0.04. 이는 유의성 검정에서 귀무 가설을 거부할 수 있는지 또는 거부하지 않을 수 있는지 조사하기 때문입니다. 당신이 설정 한 경우 0=0.05,통계적으로 유의미한 스피어맨 순위-순서 상관관계를 달성한다는 것은 귀무 가설이 참일 경우 발견된 관계의 강도(귀무 계수)가 우연히 발생했을 확률이 5%미만임을 확신할 수 있다는 것을 의미합니다.