MQ. Выберите условия, при которых используют коэффициент ранговой корреляции Спирмена
2 порядковые переменные
1 порядковая и 1 количественная переменная
2 количественные, которые не соблюдают Гауссовское распределение
2 количественные, которые соблюдают Гауссовское распределение
2 количественные ассиметричные переменные
линейная корреляция
MQ. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена используется для следующих типов данных
количественные, соблюдающие Гауссовское распределение
количественные, не соблюдающие Гауссовское распределение
количественные с нормальным (симметричным) рапсределением
с линейной корреляцией
качественные порядковые
MQ Коэффициент корреляции Пирсона используется для следующих типов данных
количественные, которые соблюдают Гаусовское распределение
количественные, которые не соблюдают Гаусовское распределение
количественные, которые симметрично (нормально) распределены
качественные
SQ Значение коэффициента корреляции варьирует между
-1 до +1
-2 до +2
-0,1 до +0,1
-3 до +3
-0,5 до +1
SQ Если две переменные НЕ коррелируют, r равно
1
0
-1
+-1
2
MQ Если корреляция отличная (идеальная), r равно
+1
MQ Для r, равного -0,6, корреляция является
сильной
отрицательной(обратной)
умеренной
положительной(прямой)
очень сильной
MQ Для r, равного 0,45, корреляция является
слабой
положительной (прямой)
отрицательной (обратной)
MQ Для r, равного 0,30, корреляция является
MQ Для r, равного -0,20, корреляция является
SQ Знак коэффициента корреляции (+ или -) показывает
силу корелляционной связи
направление корелляционной связи
коэффициент корреляции
MQ Для r, равного -0,85, корреляция является
MQ Для r, равного 0,85, корреляция является
CS Коэффициент детерминации находят по формуле
r^2
y = a + bx
t = (? /кв корень из(1−?^2)) ∗ корень из (? − 2)
r^4
SQ Что означает коэффициент детерминации
долю общей дисперсии одной переменной (y), которую можно объяснить дисперсией значений другой переменной (x) (%) ЛИБО Квадрат коэффициента корреляции
отношение ковариации рядов (двух переменных) к произведению стандартных отклонений обеих переменных
мера степени ассоциации или взаимной связи между двумя (или более) количественными переменными
непараметрическая альтернатива «коэффициенту корреляции Пирсона»
SQ. В ходе исследования, коэффициент детерминации, установленный между суточным потреблением соли и систолическим артериальным давлением в выборке из 250 больных артериальной гипертензией составил 45%. Это означает, что
45% общей дисперсии АД можно объяснить дисперсией суточного потребления соли.
80% общей дисперсии АД можно объяснить дисперсией суточного потребления соли.
существует сильная (согласованная) корреляционная связь между АД и суточным потреблением соли
между АД и суточным потребление соли существует прямая линейная корреляционная связь средней силы
