सहसंबंध के विभिन्न प्रकार क्या हैं?

विषय

• पियर्सन उत्पाद पल सहसंबंध
• स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध
• केंडल रैंक सहसंबंध

चर एक दूसरे से संबंधित तरीके को मापने के लिए आँकड़ों में विभिन्न प्रकार के सहसंबंधों का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, दो चर - हाई स्कूल क्लास रैंक और कॉलेज GPA का उपयोग करके - एक पर्यवेक्षक एक सहसंबंध खींच सकता है जो कि उच्च औसत स्कूल रैंक वाले छात्र आमतौर पर एक औसत कॉलेज GPA प्राप्त करते हैं। सहसंबंध भी रिश्ते की ताकत को मापते हैं और क्या चर के बीच सहसंबंध सकारात्मक या नकारात्मक है। निष्पादित सहसंबंध का प्रकार इस बात पर निर्भर करता है कि चर गैर-संख्यात्मक या अंतराल डेटा हैं, जैसे कि तापमान।

पियर्सन उत्पाद पल सहसंबंध

Pearson Product Moment Correlation का नाम गणितीय आँकड़ों के अनुशासन के संस्थापक कार्ल पियर्सन के नाम पर रखा गया था। इसका एक सरल रेखीय सहसंबंध माना जाता है, जिसका अर्थ है कि दो चर के बीच संबंध उनके निरंतर होने पर निर्भर करता है। एक सहसंबंध की ताकत को मापने के लिए अंतराल डेटा के साथ पियर्सन का उपयोग किया जाता है, जिसे समीकरण में अक्षर आर द्वारा दर्शाया गया है। यह सहसंबंध यह भी दर्शाता है कि संबंध सकारात्मक है या नकारात्मक; +1 और -1 के बीच मूल्यवान संख्याओं का प्रतिनिधित्व किया। जितना करीब r का मान -1.00 या +1.00 होता है, उतना ही मजबूत संबंध होता है। R का मान 0 के करीब आता है, कमजोर संबंध। उदाहरण के लिए, यदि r-बराबर है -90 या .90 तो यह अधिक मजबूत संबंध का संकेत देगा -.09 या .09।

स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध

स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध का नाम सांख्यिकीविद चार्ल्स एडवर्ड स्पीयरमैन के नाम पर रखा गया था। स्पीयरमैन्स समीकरण सरल है और अक्सर पीयरसन के स्थान पर आंकड़ों में इसका उपयोग किया जाता है, हालांकि इसका कम निर्णायक है। सामाजिक वैज्ञानिक गुणात्मक डेटा, जैसे जातीयता या लिंग, और मात्रात्मक डेटा के बीच सहसंबंध का वर्णन करने के लिए स्पीयरमैन का उपयोग भी कर सकते हैं, जैसे कि किए गए अपराधों की संख्या। सहसंबंध की गणना एक शून्य परिकल्पना का उपयोग करके की जाती है जिसे बाद में स्वीकार या अस्वीकार कर दिया जाता है। एक अशक्त परिकल्पना में आमतौर पर एक प्रश्न का उत्तर दिया जाता है; उदाहरण के लिए, अपराधों की संख्या पुरुषों और महिलाओं के लिए समान हैं या नहीं।

केंडल रैंक सहसंबंध

ब्रिटिश सांख्यिकीविद् मौरिस केंडल के नाम पर केंडल रैंक सहसंबंध दो यादृच्छिक चर के सेट के बीच निर्भरता की ताकत को मापता है। केंडल का इस्तेमाल आगे के सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए किया जा सकता है जब एक स्पीयरमैन का सहसंबंध शून्य परिकल्पना को खारिज कर देता है। यह एक सहसंबंध प्राप्त करता है जब एक चर का मूल्य घटता है और दूसरे चर का मूल्य बढ़ता है; इस सहसंबंध को असंतुष्ट जोड़े के रूप में जाना जाता है। एक सहसंबंध तब भी हो सकता है जब दोनों चर एक साथ बढ़ते हैं, जिसे एक समवर्ती जोड़ी के रूप में संदर्भित किया जाता है।