Viss darbojas lokāli. Tavi skaitļi tiek interpretēti pārlūkprogrammā, summas tiek aprēķinātas lapā un nekas netiek augšupielādēts vai saglabāts. Ievadi cik vien pāru vēlies; rīks atjauninās rakstīšanas laikā un darbojas bezsaistē, kad tas ir ielādēts.
Bezmaksas korelacijas koeficienta kalkulators
Darbojas tikai tavā pārlūkā - bez augšupielādes un reģistrācijas.
X vērtības / Y vērtības
Ieliec skaitļus atdalītus ar komatiem, atstarpēm vai jaunām rindām. X un Y ir jābūt vienādam vērtību skaitam.
Pīrsona korelācija (r)-Ievadi sapārotās X un Y vērtības, lai redzētu korelāciju
R kvadrātā (r2)--
-Datu pāri
-Spīrmena rangs (rho)
-Kovarianse
-X vidējais lielums
-Y vidējais lielums
-X standartnovirze
-Y standartnovirze
Regresijas taisne-
Kas ir korelācijas koeficients?
Korelācijas koeficients mēra, cik stipri divi mainīgie lielumi kustas kopā, skalā no -1 līdz +1. Šis bezmaksas korelacijas koeficienta kalkulators aprēķina Pīrsona r no taviem sapārotajiem X un Y vērtībām, kā arī r kvadrātā, Spīrmena rangu korelāciju, kovarianci, vidējos lielumus, standartnovirzes un mazāko kvadrātu regresijas taisni - visu tavas pārlūkprogrammā.
Kā lietot
- 1Ievadi X vērtības. Ieliec vai ievadi pirmo mainīgo X laukā - skaitļi atdalīti ar komatiem, atstarpēm vai jaunām rindām.
- 2Ievadi Y vērtības. Pievienot atbilstošās Y vērtības otrajā laukā. X un Y ir jābūt vienādam punktu skaitam, sapārotam secībā.
- 3Lasi rezultātu. Pīrsona r tiek parādīts ar vienkāršas valodas stipruma un virziena aprakstu latviski, kopā ar r kvadrātā, Spīrmena rho, kovarianci, vidējiem lielumiem, standartnovirzēm un regresijas vienādojumu. Izmanto Kopēt rezultātus, lai ņemtu visu līdzi.
Kam noder
- Studenti un pētnieki kas pārbauda Pīrsona r laboratorijas ziņojumam, disertācijai vai statistikas mājas darbam, neatverot SPSS vai R.
- Analītiķi un mārketinga speciālisti kas testē, vai divi rādītāji (izdevumi un ieņēmumi, cena un pieprasījums) tiešām kustas kopā, pirms veidot modeli.
- Datu zinātnieki kas ātri vēlas pārbaudīt korelāciju un tās r kvadrātā, un izmanto Spīrmenu, kad attiecība izskatās nelineāra.
- Skolotāji kas demonstrē pozitīvu, negatīvu un gandrīz nulles korelāciju ar tiešraides skaitļiem, ko klase var mainīt un atkārtoti aprēķināt.
- Izklājlapu lietotāji kas vēlas tādu pašu atbildi kā Excel CORREL un PEARSON funkcijām, bet ar papildu statistiku redzamu blakus.
Biežāk uzdotie jautājumi
Vai korelācijas koeficienta kalkulators ir bezmaksas?
Jā - 100% bezmaksas, nav nepieciešama reģistrācija un nav ierobežojuma datu punktu skaitam. Viss aprēķins darbojas tavā pārlūkprogrammā un tavi dati nekad netiek augšupielādēti.
Kā tiek aprēķināts Pīrsona korelācijas koeficients?
Pīrsona r = (n·Sxy - Sx·Sy) / v[(n·Sx2 - (Sx)2)(n·Sy2 - (Sy)2)], kur n ir pāru skaits. Tas ir vienāds ar X un Y kovarianci, dalot ar to standartnovirzu reizinājumu, iegūstot vērtību no -1 līdz +1.
Ko korelācijas koeficients tev stāsta?
Zīme norāda virzienu: pozitīvs nozīmē, ka mainīgie pieaug kopā, negatīvs nozīmē, ka viens krīt, kad otrs pieaug. Lielums norāda stiprumu: vērtības tuvu +/-1 ir cieša lineāra attiecība, vērtības tuvu 0 nozīmē mazu vai nekādu lineāru attiecību. Aptuveni vadoties, |r| zem 0,2 ir ļoti vāja, 0,2-0,4 vāja, 0,4-0,6 vidēja, 0,6-0,8 stipra un virs 0,8 ļoti stipra.
Kas ir r kvadrātā?
R kvadrātā (r2) ir Pīrsona r reizināts pats ar sevi. Tas ir viena mainīgā dispersijas daļa, ko izskaidro otrs, no 0 līdz 1. R = 0,8 dod r2 = 0,64, kas nozīmē, ka aptuveni 64% variācijas ir kopīgi.
Kāda ir atšķirība starp Pīrsona un Spīrmena korelāciju?
Pīrsons mēra lineāru attiecību starp neapstrādātām vērtībām. Spīrmens piemēro to pašu formulu vērtību rangiem, tādēļ tas mēra, vai attiecība ir monotona (konsekventi pieaugoša vai dilstoša) pat ja tā ir līkumaina, un tas ir daudz mazāk jutīgs pret outlieriem. Šis rīks parāda abus.
Cik daudz datu punktu man vajag?
Lai aprēķinātu koeficientu, vajag vismaz divus sapārotus punktus, bet divi punkti vienmēr dod r = +/-1, kas ir bezjēdzīgi. Lai saņemtu rezultātu, kuram var uzticēties, izmanto vairāk punktu - daudzi mācību grāmatas iesaka 30 vai vairāk, un vienmēr pārbaudi rakstu, nevis paļaujies tikai uz r.
Kāpēc mans korelācijas koeficients ir nedefinēts?
Ja katra vērtība X (vai katra vērtība Y) ir identiska, tam mainīgajam ir nulle dispersija un formula dala ar nulli, tāpēc r nevar noteikt. Ievadi datus, kas faktiski variē abās kolonnās.
Vai tas atbilst Excel CORREL funkcijai?
Jā. Pīrsona vērtība šeit ir identiska Excel CORREL un PEARSON funkcijām, un standartnovirzes atbilst STDEV (izlases formula, kas dala ar n-1).