स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक के साथ हम यह पहचान सकते हैं कि क्या दो चरों में एक मोनोटोनिक फ़ंक्शन संबंध है (अर्थात, जब एक संख्या बढ़ती है, तो दूसरी संख्या भी बढ़ेगी, या इसके विपरीत)। स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए, आपको डी खोजने के लिए डेटा सेट को रैंक और तुलना करने की आवश्यकता है2, और फिर मानक या सरलीकृत स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक सूत्र में डेटा दर्ज करें। आप एक्सेल फ़ार्मुलों या आर कमांड का उपयोग करके इन गुणांकों की गणना भी कर सकते हैं।
कदम
विधि 1 का 3: मैन्युअल तरीका
चरण 1. एक तालिका बनाएँ।
तालिका का उपयोग स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक की गणना के लिए आवश्यक सभी सूचनाओं को शामिल करने के लिए किया जाता है। आपको इस तरह की एक टेबल चाहिए:
- उदाहरण के अनुसार, शीर्षकों के साथ 6 कॉलम बनाएं।
- डेटा जोड़े की संख्या के रूप में कई रिक्त पंक्तियाँ तैयार करें।
चरण 2. पहले दो कॉलम में डेटा पेयर भरें।
चरण 3. तीसरे कॉलम में डेटा समूहों के पहले कॉलम की रैंकिंग 1 से n (डेटा की संख्या) दर्ज करें।
न्यूनतम मान के लिए 1 रेटिंग दें, अगले निम्नतम मान के लिए 2 रेटिंग दें, इत्यादि।
चरण ४। चौथे कॉलम में, चरण ३ की तरह ही करें, लेकिन दूसरे कॉलम में डेटा को रैंक करने के लिए।
-
मतलब_742 यदि दो (या अधिक) डेटा हैं जिनका मान समान है, तो डेटा की औसत रेटिंग की गणना करें, और फिर इसे इस औसत मान के आधार पर एक तालिका में दर्ज करें।
दाईं ओर के उदाहरण में, रेटिंग 2 और 3 पर 5 के दो मान हैं। चूँकि दो 5s हैं, रेटिंग का औसत ज्ञात कीजिए। २ और ३ का औसत २.५ है, इसलिए दोनों मान ५ के लिए २.५ का रेटिंग मान दर्ज करें।
चरण 5. कॉलम "डी" में रैंक कॉलम में दो संख्याओं के बीच अंतर की गणना करें।
यानी, अगर एक कॉलम को 1 रैंक दिया गया है और दूसरे कॉलम को 3 रैंक दिया गया है, तो अंतर 2 है। (चिह्न कोई मायने नहीं रखता, क्योंकि अगला कदम वैल्यू को स्क्वायर करना है।)
चरण 6. कॉलम "डी" में प्रत्येक संख्या को स्क्वायर करें और परिणाम "डी" कॉलम में लिखें2".
चरण 7. सभी डेटा को कॉलम "d." में जोड़ें2".
परिणाम डी. है2.
चरण 8. निम्न सूत्रों में से एक चुनें:
-
यदि कोई भी रेटिंग पिछले चरण के समान नहीं है, तो इस मान को सरलीकृत स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक सूत्र में दर्ज करें।
चरण8_271 और परिणाम प्राप्त करने के लिए "n" को डेटा जोड़े की संख्या से बदलें।
चरण9_402 -
यदि पिछले चरण में समान रैंक है, तो मानक स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक सूत्र का उपयोग करें:
स्पीयरमैन
चरण 9. परिणामों की व्याख्या करें।
मान -1 और 1 के बीच भिन्न हो सकते हैं।
- यदि मान -1 के करीब है, तो सहसंबंध नकारात्मक है।
- यदि मान 0 के करीब है, तो कोई रैखिक सहसंबंध नहीं है।
- यदि मान 1 के करीब है, तो सहसंबंध सकारात्मक है।
विधि २ का ३: एक्सेल का उपयोग करना
चरण 1. डेटा के लिए उसकी रैंकिंग के साथ एक नया कॉलम बनाएं।
उदाहरण के लिए, यदि आपका डेटा कॉलम A2:A11 में है, तो सूत्र "=RANK(A2, A$2:A$11)" का उपयोग करें, और इसे तब तक कॉपी करें जब तक कि यह सभी कॉलम और पंक्तियों को कवर न कर दे।
चरण २। विधि १ के चरण ३ और ४ में वर्णित समान रेटिंग बदलें।
चरण 3. नए सेल में, "=CORREL(C2:C11, D2:D11)" सूत्र के साथ दो रैंक कॉलम के बीच सहसंबंध की गणना करें।
इस उदाहरण में, सी और डी उस कॉलम को संदर्भित करते हैं जहां रैंकिंग स्थित है। नया सेल स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध से भरा जाएगा।
विधि 3 का 3: R. का उपयोग करना
चरण 1। यदि आपके पास पहले से नहीं है तो पहले आर प्रोग्राम स्थापित करें।
(देखें
चरण 2. अपने डेटा को सीएसवी फॉर्म में सहेजें, पहले दो कॉलम में वह डेटा डालें जिसे आप सहसंबंध खोजना चाहते हैं।
हम इसे "इस रूप में सहेजें" मेनू का उपयोग करके कर सकते हैं।
चरण 3. आर संपादक खोलें।
यदि आप टर्मिनल से काम कर रहे हैं, तो बस R चलाएँ। यदि आप डेस्कटॉप से काम कर रहे हैं, तो R आइकन पर क्लिक करें।
चरण 4. निम्न आदेश टाइप करें:
- d <- read.csv("NAME_OF_YOUR_CSV.csv") और एंटर दबाएं।
- कास्ट (रैंक (डी [, 1]), रैंक (डी [, 2]))
टिप्स
डेटा में कम से कम 5 जोड़े होने चाहिए ताकि प्रवृत्ति देखी जा सके (डेटा की संख्या केवल गणना को सरल बनाने के लिए उदाहरण में 3 जोड़े हैं।)
चेतावनी
- स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध गुणांक केवल उस सहसंबंध की ताकत की पहचान करता है जहां डेटा लगातार बढ़ता या गिरता है। यदि डेटा में एक और प्रवृत्ति है, तो स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध नहीं सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करेगा।
- यह सूत्र इस धारणा पर आधारित है कि कोई समान रेटिंग नहीं है। जब उदाहरण में समान रैंक होता है, तो हमें इस परिभाषा का उपयोग करना चाहिए: रैंक द्वारा गुणन क्षण का सहसंबंध गुणांक।
