كيفية البحث عن قيم موحدة للارتباط

يقيس الارتباط قوة الارتباط بين متغيرين. معامل الارتباط ، r ، يتراوح في القيمة من -1 إلى +1 ، مع 1 يدل على الارتباط التام. في الحياة الواقعية ، نادرًا ما تكون الارتباطات الكاملة. يمكن للتجارب البسيطة اختبار الارتباط. على سبيل المثال ، يمكنك أخذ قياسات لأقدام النساء لمعرفة ما إذا كان متوسط ​​حجم الحذاء يرتفع مقاسًا واحدًا لكل بوصة من قياس القدم ، مما يشير إلى ارتباط إيجابي +1. إذا انخفضت حالات الإنفلونزا بنسبة 10 في المائة لكل 10 في المائة من السكان الذين يتم تطعيمهم بشكل متزايد على مدار الشهر ، فهذا يعني أن هناك ارتباطًا سلبيًا -1.

خطوة مهمة في قياس الارتباط هي توحيد قيم المتغيرين. هذا يلغي الاختلافات بين المتغيرين ، مثل الاختلافات في المقياس. مثال آخر هو متغيرين يتم قياسهما بالأسعار ، حيث يتم التعبير عن قيم أحد المتغيرات بالدولار والآخر باليورو.

احسب متوسط ​​متغيري الفائدة. المتوسط ​​هو المتوسط ​​الحسابي الذي يتم الحصول عليه عن طريق إضافة قيم كل حالة في مجموعة من الملاحظات وقسمة المجموع على العدد الإجمالي للحالات التي تمت ملاحظتها.

الحصول على الانحرافات المعيارية للمتغيرين. الانحراف المعياري هو مقياس للتشتت في مجموعة من الدرجات. احسب مجموع تربيع الفروق مقسومًا على عدد الحالات في كل متغير للحصول على التباين. الجذر التربيعي للتباين هو الانحراف المعياري.

احسب القيم المعيارية بطرح المتوسط ​​من درجات الحالات الفردية وقسمة القيم الناتجة على الانحراف المعياري. ستخبرك القيم المعيارية ، بوحدات الانحراف المعياري ، إلى أي مدى تكون القيم الفردية أعلى أو أقل من المتوسط.

تأكد من أنك قمت بحساب القيم المعيارية بشكل صحيح عن طريق حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية لها. يجب أن يكون متوسط ​​المتغير القياسي صفرًا ، ويجب أن يكون الانحراف المعياري 1.

احسب معامل الارتباط r لمتغيراتك المعيارية. اضرب القيم الفردية الموحدة للمتغيرات x و y للحصول على النواتج. ثم احسب متوسط ​​نواتج القيم المعيارية وقم بتفسير النتائج. كلما زادت قيمة r ، زادت قوة الارتباط بين المتغيرين. يشير معامل الارتباط صفر إلى عدم وجود ارتباط. يمكن للبرامج الإحصائية مثل IBM SPSS وبرامج جداول البيانات مثل Excel حساب معاملات الارتباط ، ولكن القيام بذلك يدويًا يساعد على الفهم.