Semua pengiraan berjalan secara tempatan. Nombor Anda dihuraikan dalam pelayar, jumlah dikira pada halaman, dan tiada apa yang dimuat naik atau disimpan. Masukkan seberapa banyak pasangan yang Anda mahu; alat ini dikemas kini semasa Anda menaip dan berfungsi tanpa talian setelah dimuatkan.
Kalkulator Korelasi Percuma
Berjalan sepenuhnya dalam pelayar anda - tanpa muat naik, tanpa pendaftaran.
Nilai X / Nilai Y
Tampal nombor dipisahkan dengan koma, ruang atau baris baharu. X dan Y mesti mempunyai bilangan yang sama.
Korelasi Pearson (r)-Masukkan nilai X dan Y berpasangan untuk melihat korelasi
R kuasa dua (r²)--
-Pasangan data
-Kedudukan Spearman (ρ)
-Kovarians
-Min X
-Min Y
-Sisihan piawai X
-Sisihan piawai Y
Garis regresi-
Apakah pekali korelasi?
Pekali korelasi mengukur sejauh mana dua pemboleh ubah bergerak bersama, pada skala dari -1 hingga +1. Kalkulator percuma ini mengira Pearson r daripada pasangan nilai X dan Y Anda, berserta r kuasa dua, korelasi kedudukan Spearman, kovarians, min, sisihan piawai dan garis regresi kuasa dua terkecil - semuanya dalam pelayar Anda.
Cara guna
- 1Masukkan nilai X Anda. Tampal atau taip pemboleh ubah pertama ke dalam kotak X - nombor dipisahkan dengan koma, ruang atau baris baharu.
- 2Masukkan nilai Y Anda. Tambah nilai Y yang sepadan dalam kotak kedua. X dan Y mesti mempunyai bilangan titik yang sama, dipasangkan mengikut urutan.
- 3Baca hasilnya. Pearson r muncul dengan penerangan kekuatan dan arah dalam bahasa biasa, berserta r kuasa dua, Spearman rho, kovarians, min, sisihan piawai dan persamaan regresi. Gunakan Salin keputusan untuk mengambil semuanya.
Untuk siapa
- Pelajar dan penyelidik yang menyemak Pearson r untuk laporan makmal, tesis atau kerja rumah statistik tanpa perlu membuka SPSS atau R.
- Penganalisis dan pemasar yang menguji sama ada dua metrik (perbelanjaan dan hasil, harga dan permintaan) benar-benar bergerak bersama sebelum membina model.
- Saintis data yang mengesahkan korelasi dan r kuasa dua dengan cepat, kemudian beralih kepada Spearman apabila hubungan kelihatan tidak linear.
- Guru yang menunjukkan korelasi positif, negatif dan hampir sifar dengan nombor langsung yang boleh diubah dan dijalankan semula oleh pelajar.
- Pengguna hamparan yang mahukan jawapan yang sama seperti fungsi CORREL dan PEARSON Excel tetapi dengan statistik tambahan ditunjukkan bersebelahan.
Soalan lazim
Adakah kalkulator korelasi ini percuma?
Ya - 100% percuma, tiada pendaftaran diperlukan, dan tiada had pada bilangan titik data yang Anda masukkan. Keseluruhan pengiraan berjalan dalam pelayar Anda dan data Anda tidak pernah dimuat naik.
Bagaimana pekali korelasi Pearson dikira?
Pearson r = (n·Σxy - Σx·Σy) / √[(n·Σx² - (Σx)²)(n·Σy² - (Σy)²)], di mana n ialah bilangan pasangan. Ia sama dengan kovarians X dan Y dibahagi dengan hasil darab sisihan piawai mereka, memberikan nilai antara -1 dan +1.
Apa yang diberitahu oleh pekali korelasi?
Tandanya menunjukkan arah: positif bermaksud pemboleh ubah naik bersama, negatif bermaksud satu turun apabila yang lain naik. Saiznya menunjukkan kekuatan: nilai hampir ±1 adalah hubungan linear yang erat, nilai hampir 0 bermaksud sedikit atau tiada hubungan linear. Sebagai panduan kasar, |r| di bawah 0.2 sangat lemah, 0.2-0.4 lemah, 0.4-0.6 sederhana, 0.6-0.8 kuat, dan melebihi 0.8 sangat kuat.
Apakah r kuasa dua?
R kuasa dua (r²) ialah Pearson r didarab dengan dirinya sendiri. Ia adalah perkadaran varians dalam satu pemboleh ubah yang dijelaskan oleh yang lain, dari 0 hingga 1. R sebanyak 0.8 memberikan r² = 0.64, bermaksud kira-kira 64% variasi adalah dikongsi.
Apakah perbezaan antara korelasi Pearson dan Spearman?
Pearson mengukur hubungan linear antara nilai mentah. Spearman menerapkan formula yang sama pada kedudukan nilai, jadi ia mengukur sama ada hubungan itu monoton (meningkat atau menurun secara konsisten) walaupun melengkung, dan ia jauh kurang sensitif terhadap nilai terpencil. Alat ini menunjukkan kedua-duanya.
Berapa banyak titik data yang saya perlukan?
Anda memerlukan sekurang-kurangnya dua titik berpasangan untuk mengira pekali, tetapi dua titik sentiasa memberikan r = ±1, yang tidak bermakna. Untuk hasil yang boleh dipercayai, gunakan lebih banyak titik - kebanyakan buku teks mencadangkan 30 atau lebih, dan sentiasa semak corak dan jangan bergantung pada r sahaja.
Mengapa pekali korelasi saya tidak ditentukan?
Jika setiap nilai dalam X (atau setiap nilai dalam Y) adalah sama, pemboleh ubah itu mempunyai varians sifar dan formula membahagi dengan sifar, jadi r tidak boleh ditentukan. Masukkan data yang benar-benar berubah dalam kedua-dua lajur.
Adakah ini sepadan dengan fungsi CORREL Excel?
Ya. Nilai Pearson di sini adalah sama dengan fungsi CORREL dan PEARSON Excel, dan sisihan piawai sepadan dengan STDEV (formula sampel yang membahagi dengan n-1).