Calculator Corelație Pearson cu Rezultate APA 7
Lipește două coloane și primești r Pearson cu valoarea p și intervalul de încredere 95%, rho Spearman, r², o diagramă de împrăștiere cu dreapta de regresie și propoziția de rezultate scrisă în stil APA 7 pentru lucrarea ta.
Folosește testul unilateral doar dacă direcția a fost fixată înainte de colectarea datelor.
Cum folosești calculatorul
1. Lipește cele două variabile. O valoare pe rând în X și Y, o pereche pe rând. Poți copia și două coloane alăturate din Excel sau SPSS în caseta X: calculatorul le separă.
2. Denumește-le. Numele introduse apar în propoziția APA și pe diagramă, așa că scrie-le așa cum le numește lucrarea ta.
3. Alege coeficientul. Pearson pentru date de interval cu relație aproximativ liniară; Spearman pentru date ordinale, distribuții nenormale sau valori extreme. Se calculează ambii, cel ales este marcat ca raportat.
4. Verifică diagrama de împrăștiere. Un coeficient de corelație presupune o relație liniară. Dacă diagrama se curbează sau un punct stă departe de restul, menționează în capitol.
5. Copiază propoziția APA. Intră în capitolul de rezultate așa cum este. Capitolul întreg, fiecare ipoteză cu tabele, îl scrie Interpretorul Capitolul 4 din rezultatele tale SPSS.
Pearson sau Spearman?
r Pearson măsoară intensitatea și direcția unei relații liniare între două variabile de interval sau de raport: vârstă și venit, ore de studiu și notă, scoruri totale ale scalelor care se comportă ca variabile continue. Este sensibil la valori extreme, pentru că o singură pereche extremă trage dreapta spre ea.
Rho Spearman (rₛ) este r Pearson calculat pe rangurile valorilor. Folosește-l când variabilele sunt ordinale, când distribuția este clar nenormală, când există valori extreme sau când relația este monotonă, dar nu liniară. În SPSS ambii apar la Analyze → Correlate → Bivariate.
Ambii coeficienți iau valori de la −1 la +1. Cohen (1988) a propus .10 ca mic, .30 ca mediu și .50 ca mare în științele comportamentale, iar acestea sunt cuvintele folosite de calculator. O corelație nu spune nimic despre cauzalitate, iar una nesemnificativă pe un eșantion mic spune puțin despre orice: uită-te la intervalul de încredere.
Cum se calculează statisticile
r = Σ(xᵢ − Mx)(yᵢ − My) / √(Σ(xᵢ − Mx)² Σ(yᵢ − My)²). Semnificația se testează cu t = r √(n − 2) / √(1 − r²) la n − 2 grade de libertate, exact ce folosește SPSS pentru coloana Sig. (2-tailed).
Intervalul de încredere 95% folosește transformarea z a lui Fisher: z = arctanh(r), eroare standard 1/√(n − 3), interval z ± 1.96 SE transformat înapoi cu tanh. r² este proporția de varianță a unei variabile comună cu cealaltă. Rho Spearman folosește ranguri medii pentru valorile egale și aceeași aproximare t pentru valoarea p, ca în SPSS. Toate valorile sunt verificate față de scipy la șase zecimale.
Premise de verificat mai întâi
Liniaritate. Uită-te la diagrama de împrăștiere. O formă de U sau un platou dă un r mic chiar și când variabilele sunt puternic legate; Spearman se descurcă cu o curbă monotonă, nimic nu se descurcă cu un U.
Normalitate bivariată pentru Pearson sau, cel puțin, fără asimetrie puternică și fără valori extreme la eșantioane mici. Cu 30 sau mai multe perechi testul pentru r este robust. Verifică normalitatea cu testul Shapiro-Wilk când eșantionul este mic.
Independența perechilor. Fiecare rând este un participant; aceeași persoană măsurată de două ori este un design perechi, nu o corelație între două persoane.
Amplitudinea. Un eșantion care acoperă doar un interval îngust al lui X, de exemplu doar studenții de top, micșorează corelația. Menționează la limite dacă este cazul.
Cum raportezi o corelație în APA 7
Precizează coeficientul, ce s-a corelat, descriptivele, apoi r(df) = valoare, p și intervalul de încredere. Statisticile sunt cu italice, r și p fără zero inițial, două zecimale pentru r și trei pentru p, cu excepția cazului în care este sub .001. Pentru mai multe variabile raportează o matrice de corelații ca tabel APA cu coeficienții semnificativi marcați. Calculatorul scrie propoziția; schimbă numele variabilelor ca să se potrivească studiului tău.
Un capitol de rezultate repetă acest lucru pentru fiecare ipoteză și adaugă tabelele, statisticile descriptive, verificarea premiselor și fiabilitatea fiecărei scale. Vezi unul real în demo-ul Interpretorului Capitolul 4.
Întrebări frecvente
Ce înseamnă un r negativ?
Când o variabilă crește, cealaltă scade. Intensitatea este valoarea absolută: r = −.45 este la fel de puternic ca r = .45, doar în direcția opusă.
r = .30 cu p = .20 este o „corelație moderată”?
Mărimea este moderată după etichetele lui Cohen, dar cu acea valoare p și un eșantion mic intervalul de încredere va include zero, deci nu poți susține că în populație corelația diferă de zero. Raportează și mărimea, și intervalul, și lasă cititorul să vadă incertitudinea.
De câte perechi am nevoie?
Pentru a detecta o corelație medie (r = .30) cu putere 80% la α = .05 ai nevoie de circa 85 de perechi; una mare (r = .50) are nevoie de circa 30. Sub 10 perechi, o singură valoare extremă poate decide rezultatul.
Pearson dă r = .60 și Spearman dă .40. Pe care îl folosesc?
Diferă când relația este dată de câteva valori extreme. Uită-te la diagramă. Dacă unul sau două puncte stau departe, Spearman este numărul onest; raportează-l și explică de ce.