vol.io
ВойтиНачать бесплатно

Калькулятор корреляции (Пирсон и Спирмен)

Измерьте силу и направление связи между двумя числовыми переменными. Вставьте два столбца прямо из Excel, Google Таблиц или SPSS и получите r Пирсона с тестом значимости и 95% доверительным интервалом Фишера — а на том же экране ранговую корреляцию ρ Спирмена, чтобы сразу увидеть, меняют ли выбросы или нелинейность вывод. Проверка нормальности Шапиро–Уилка выполняется автоматически и подсказывает, когда ранговый коэффициент Спирмена — более надёжный выбор. Это инструмент статистической корреляции (не калькулятор фондового портфеля); результаты совпадают с cor.test() в R с точностью не менее шести значащих цифр.

ИИ-отчёт

Доверьте интерпретацию результатов ИИ: документ Word в формате APA 7 / бизнес-отчёта.

Создать ИИ-отчёт (5 кредитов)Регистрация бесплатна и включает бесплатные ежемесячные кредиты.

Часто задаваемые вопросы

Как оформить корреляцию по APA 7?

Укажите r со степенями свободы (N − 2), p-значение и, желательно, доверительный интервал, например: "Время подготовки и экзаменационный балл были сильно положительно коррелированы, r(10) = .99, p < .001, 95% ДИ [.96, 1.00]." AI-отчёт напишет за вас полное предложение по APA и интерпретацию.

Что использовать: корреляцию Пирсона или Спирмена?

r Пирсона измеряет линейную связь и предполагает примерно нормальные переменные без экстремальных выбросов. ρ Спирмена работает с рангами, поэтому устойчива к выбросам и улавливает любую монотонную связь. Если они заметно расходятся, изучите диаграмму рассеяния — этот инструмент по умолчанию показывает обе.

Какая корреляция считается сильной?

Распространённые ориентиры (Коэн): |r| ≈ .10 — слабая, .30 — средняя, .50+ — сильная. Контекст важен — в психологии .40 может впечатлять, в физике — быть слабым результатом. Статистическая значимость лишь говорит, что корреляция вряд ли равна нулю, но не что она велика.

Означает ли корреляция причинно-следственную связь?

Нет. Значимая корреляция означает, что переменные меняются согласованно; она не может сказать, что является причиной чего, и не исключает третью переменную, влияющую на обе. Причинные утверждения требуют экспериментальных или тщательных квазиэкспериментальных планов.

Статистические инструменты

Калькулятор t-критерия для независимых выборокКалькулятор t-критерия для парных выборокКалькулятор однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA) + Tukey HSDКалькулятор двухфакторного дисперсионного анализа (ANOVA)Калькулятор критерия хи-квадратКалькулятор простой линейной регрессииКалькулятор анализа мощности: t-критерийКалькулятор анализа мощности: однофакторная ANOVAКалькулятор анализа мощности: две пропорцииКонвертер размеров эффекта (d, r, f, η², OR)Калькулятор описательной статистикиКалькулятор p-значенияКалькулятор доверительного интервалаКалькулятор z-оценкиКалькулятор стандартного отклоненияКалькулятор U-критерия Манна-УитниКалькулятор критерия знаковых рангов УилкоксонаКалькулятор H-критерия Краскела-УоллисаКалькулятор альфы КронбахаКалькулятор биномиальной вероятностиКалькулятор перестановок и сочетаний