학습 시간 및 코스 성공과 같은 두 변수가 어떻게 연관되어 있는지를 보여주는 가장 강력한 방법은 상관 관계입니다. +1.0에서 -1.0까지의 상관 관계는 한 변수가 다른 변수가 어떻게 변하는 지 정확히 보여줍니다.
일부 연구 질문의 경우, 학생이 시험을 위해 공부하는 시간과 같은 변수 중 하나는 연속적이며, 이는 매주 0 시간에서 90 시간 이상까지 다양합니다. 다른 변수는 이분법 적입니다. 예를 들어이 학생이 시험에 합격 했습니까? 이와 같은 상황에서는 점-이차 상관 관계를 계산해야합니다.
Y = 1 인 변수 X 값의 평균을 계산합니다. 즉, Y = 1 인 모든 경우에 대해 변수 X의 값을 더하고 해당 사례의 수로 나눕니다. 이 예에서는 시험에 합격 한 학생이 공부 한 평균 총 시간입니다. 10이라고합시다.
Y = 0 인 변수 X 값의 평균을 계산합니다. 즉, Y = 0 인 모든 경우에 대해 변수 X의 값을 더하고 해당 사례의 수로 나눕니다. 여기에서 이것은 실패한 학생들을 위해 공부 한 평균 총 시간입니다. 3이라고합시다.
1 단계에서 2 단계의 결과를 뺍니다. 여기에서 10 – 3 = 7입니다.
1 단계에서 사용한 케이스 수에 2 단계에서 사용한 케이스 수를 곱하십시오. 40 명의 학생이 시험에 합격하고 20 명이 실패하면 40 x 20 = 800입니다.
총 케이스 수에 해당 수보다 적은 수를 곱하십시오. 여기에서 총 60 명의 학생이 시험을 치렀으므로이 수치는 60 x 59 = 3,540입니다.
4 단계의 결과와 5 단계의 결과를 나눕니다. 여기에서 800/3540 = 0.226입니다.
계산기 또는 컴퓨터 스프레드 시트를 사용하여 6 단계 결과의 제곱근을 계산합니다. 여기서는 0.475가됩니다.
변수 X의 각 값을 제곱하고 모든 제곱을 더합니다.
8 단계의 결과에 모든 케이스의 수를 곱하십시오. 여기에서 8 단계의 결과에 60을 곱합니다.
모든 경우에 변수 X의 합을 더합니다. 따라서 전체 샘플에서 연구 한 총 시간을 모두 더합니다.
10 단계의 결과를 제곱합니다.
9 단계의 결과에서 11 단계의 결과를 뺍니다.
12 단계의 결과를 5 단계의 결과로 나눕니다.
계산기 또는 컴퓨터 스프레드 시트를 사용하여 13 단계 결과의 제곱근을 계산합니다.
3 단계의 결과를 14 단계의 결과로 나눕니다.
단계 15의 결과에 단계 7의 결과를 곱하십시오. 이것은 점-이차 상관 관계의 값입니다.
팁
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이 모든 단계를 인쇄하십시오. 단계 바로 옆에있는 "계산"섹션에 각 단계에서 얻은 모든 결과의 값을 기록합니다.
이것을 한 번 계산 한 다음 휴식을 취하고 상관 관계를 다시 계산하십시오. 심각한 불일치가있는 경우 라인 어딘가에 실수가 한두 개있는 것입니다.
통계적으로 유의하고 충분히 강력한 상관 관계에 대한 정보는 Cohen의 "Power Primer"를 참조하십시오 (참조 참조).
경고
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결과는 +1.0에서 -1.0 사이의 범위에 맞아야합니다. +0.45 또는 -0.22와 같은 값은 괜찮습니다. 16.4 또는 -32.6과 같은 값은 수학적으로 불가능합니다. 이와 같은 것을 얻으면 어딘가에서 실수 한 것입니다.
3 단계를 정확하게 따르십시오. 2 단계의 결과에서 1 단계의 결과를 빼지 마십시오.