Пример расчета коэффициента корреляции Пирсона

Необходимо определить, существует ли связь между количеством часов, посвященных студентом подготовке к тестовому экзамену по статистике и итоговым количеством правильных ответов (и соответственно итоговой оценкой). В тестирование включает в себя 100 вопросов из банка тестовых заданий. В таблице приведены данные о 6 случайно выбранных студентах.

Таблица 2

Данные экзамена по статистике

Решение:

Очевидно, что количество часов напрямую отражается на финальной оценке. Переменная «Часы подготовки» (х) является независимой переменной, т.к. она приводит к наблюдаемой вариации переменной «Балл на экзамене» (у). Причинная связь между зависимыми и независимыми переменными существует только в одном направлении: Независимая переменная (х)→ Зависимая переменная (у). В обратном направлении эта связь не работает.

Коэффициент корреляции Пирсона (r) вычисляется при помощи следующего уравнения

Таблица, приведенная ниже, поможет разбить это уравнение на несколько несложных вычислений.

 

Часы изучения х	Балл на экзамене у	Расчеты
ху	х2	у2
			=79

 

Используя эти значения и n=6 (общее количество студентов), получаем:

 

Теперь рассчитаем среднюю ошибку коэффициента корреляции

Установим, надежной, ли является установленная нами связь

Т.к. t_r≥3, то коэффициент корреляции является статистически значимым.

Таким образом, между числом часов, посвященных изучению предмета, и экзаменационной оценкой существует статистически значимая сильная положительная (прямая) корреляция. Отсюда следует, что экзаменационные результаты можно предугадать на основе определенного количества часов, посвященных изучению предмета.

 

1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 |

Поиск по сайту:

---