जब स्पीयरमैन सहसंबंध एक निश्चित राशि है जो पियर्सन से कम है तो यह क्या दर्शाता है?


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मेरे पास संबंधित डेटासेट का एक गुच्छा है। आमतौर पर उन जोड़ी के बीच पियर्सन सहसंबंध निश्चित रूप से स्पीयरमैन सहसंबंधों से बड़ा होता है। इससे पता चलता है कि कोई भी संबंध रैखिक है, लेकिन कोई यह उम्मीद कर सकता है कि भले ही पियर्सन और स्पीयरमैन एक ही हो। जब पीयरसन और स्पीयरमैन सहसंबंध के बीच एक निश्चित अंतर होता है और पीयरसन बड़ा होता है तो इसका क्या मतलब है? यह मेरे डेटासेट में एक सुसंगत विशेषता प्रतीत होती है।


बहुत ही शानदार सवाल यहाँ
कॉलिन टी बोवर्स

जवाबों:


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स्पीयरमैन सहसंबंध वास्तविक न्यूमेरिक मानों के बजाय केवल रैंक (ऑर्डर आँकड़े) का उपयोग करके पियर्सन सहसंबंध है। आपके प्रश्न का उत्तर यह है कि वे एक ही चीज़ को नहीं माप रहे हैं। पियर्सन: लीनियर ट्रेंड, स्पीयरमैन: मोनोटोनिक ट्रेंड। कि पियर्सन सहसंबंध अधिक है इसका मतलब है कि रैखिक सहसंबंध रैंक सहसंबंध से बड़ा है। यह संभवतः वितरण की पूंछों में प्रभावशाली टिप्पणियों के कारण होता है जो उनके रैंक मूल्यों के सापेक्ष बड़े प्रभाव रखते हैं। पियरसन सहसंबंध का उपयोग करने वाले संघ के परीक्षण उच्च शक्ति के होते हैं, जब डेटा में रैखिकता होती है।


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मुझे पता था कि भाला रैंकों पर सिर्फ मोहरे थे। मुझे यह देखने की आवश्यकता है कि क्या कोई अन्य मार्ग हो सकता है जो इसके कारण भी हो सकता है, लेकिन प्रभावशाली पूंछ अवलोकन जो कि डेटा के थोक से अधिक रैखिक रूप से सहसंबद्ध हैं, लेकिन जो अपनी रैंकिंग के साथ प्रतिस्थापित होने पर अपना प्रभाव खो देते हैं, निश्चित रूप से मैं क्या कर रहा हूं देख के।
जॉन रॉबर्टसन

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पियरसन सहसंबंध इसके सटीक होने के लिए कई मान्यताओं को मानता है: 1) प्रत्येक चर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है; 2) Homoscedasticity, प्रत्येक चर का विचरण स्थिर रहता है; और 3) रैखिकता, जिसका अर्थ है कि रिश्ते को दर्शाती एक बिखराव की साजिश डेटा बिंदुओं को प्रतिगमन रेखा के चारों ओर सममित रूप से दर्शाती है।

स्पीयरमैन सहसंबंध पियर्सन के अवलोकन के रैंक के आधार पर एक गैरपारंपरिक विकल्प है। स्पीयरमैन सहसंबंध आपको अपने डेटा सेट और व्युत्पन्न सहसंबंधों के बारे में सभी तीन मान्यताओं को आराम करने की अनुमति देता है जो अभी भी काफी सटीक हैं।

आपके डेटा का तात्पर्य यह है कि यह संभवतः भौतिक रूप से उल्लिखित मान्यताओं में से एक या अधिक को तोड़ता है ताकि दोनों सहसंबंधों में काफी अंतर हो।

यह देखते हुए कि आपके पास दो सहसंबंधों के बीच एक बड़ा अंतर है, जिसकी आपको जांच करनी चाहिए कि क्या आपके डेटा सेट के चर सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं, होमोसिस्टेस्टिक और एक बिखरे हुए भूखंड के भीतर रैखिक।

उपरोक्त जांच आपके निर्णय को सुगम बनाएगी कि क्या स्पीयरमैन या पीयरसन सहसंबंध गुणांक अधिक प्रतिनिधि है।


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टी

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गलत। पियर्सन सहसंबंध पर हस्तक्षेप करने के लिए इनमें से किसी भी धारणा को धारण करने की आवश्यकता नहीं है। एक विषमलैंगिक, गैर-सामान्य डेटा और पियर्सन सहसंबंध के परीक्षण के साथ एक वक्रतापूर्ण संबंध हो सकता है (जो एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर अनुमान के बराबर है) पहले आदेश की प्रवृत्ति का पता लगाने के लिए संचालित है। पहले क्रम के चलन की ताकत के रूप में पियर्सन सहसंबंध की व्याख्या अभी भी कायम है। कुछ परिस्थितियां हैं जहां पियर्सन सहसंबंध द्वारा मापा गया पहला आदेश प्रवृत्ति एक विश्लेषण के लिए पर्याप्त नहीं है।
आदमियो
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