Miara zależności
Miara zależności – jest to statystyczna miara określające siłę i kierunek związku pomiędzy dwiema zmiennymi. Powszechnie wykorzystywanymi w statystyce miarami zależności są:
- współczynnik korelacji liniowej Pearsona,
- współczynnik korelacji rang Spearmana,
- współczynnik korelacji dwuseryjnej,
- współczynnik korelacji rangowo-dwuseryjnej,
- współczynnik korelacji tetrachorycznej,
- współczynnik korelacji punktowo-dwuseryjnej,
- współczynnik fi,
- współczynnik kontyngencyjny,
- stosunek korelacyjny eta,
- korelacja wielokrotna,
- korelacja cząstkowa,
- korelacja semicząstkowa,
- tau Kendalla,
- współczynnik gamma,
- współczynnik kontyngencji Q-Yulea,
- D Somersa
- współczynnik V Craméra,
- współczynnik lambda,
- współczynnik T-Czuprowa.
To, jakiego typu miarę zmienności należy użyć zależy od skali pomiarowej na jakiej zmierzono daną zmienną:
Bibliografia edytuj
- Why so many Correlation Coefficients
- Bruce M. King, Edward W. Minium, Statystyka dla psychologów i pedagogów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2009, s. 192-194.