2024 लेखक: Elizabeth Oswald | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-13 00:07
स्पीयरमैन का सहसंबंध एक रैंक आधारित सहसंबंध माप है; यह गैर-पैरामीट्रिक है और सामान्यता की धारणा पर आधारित नहीं है।
क्या स्पीयरमैन को सामान्य वितरण की आवश्यकता है?
स्पीयरमैन सहसंबंध के बारे में अच्छी बात यह है कि पियर्सन सहसंबंध के रूप में लगभग सभी समान मान्यताओं पर निर्भर करता है, लेकिन यह सामान्यता पर निर्भर नहीं करता है, और आपका डेटा हो सकता है क्रमिक भी। इस प्रकार, यह एक गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण है।
स्पीयरमैन सहसंबंध की मान्यताएं क्या हैं?
स्पीयरमैन सहसंबंध की मान्यताएं हैं कि डेटा कम से कम क्रमिक होना चाहिए और एक चर पर स्कोर दूसरे चर से एकरस रूप से संबंधित होना चाहिए।
क्या पियर्सन सामान्य वितरण मानता है?
पियर्सन का सहसंबंध दो सतत यादृच्छिक चरों के बीच रैखिक संबंध का एक माप है। यह सामान्यता नहीं मानता हालांकि यह परिमित प्रसरण और परिमित सहप्रसरण मानता है।
यदि डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है तो किस सहसंबंध का उपयोग करना है?
जब चर सामान्य रूप से वितरित नहीं होते हैं या चर के बीच संबंध रैखिक नहीं होते हैं, तो स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध विधि का उपयोग करने की अधिक अनुशंसा की जा सकती है। सहसंबंध के गुणांक में कोई वितरणात्मक धारणा नहीं होती है।
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