स्टेटा फॉरेक्स में बायवेरेट सहसंबंध

सूचना: आईडीआरई सांख्यिकी परामर्श समूह वेबसाइट को वर्डप्रेस सीएमएस में फरवरी में माइग्रेट कर देगा ताकि नई सामग्री के रख-रखाव और सृजन की सुविधा मिल सके। हमारे कुछ पुराने पृष्ठों को हटा दिया जाएगा या संग्रहीत किया जाएगा ताकि उन्हें अब बनाए रखा नहीं जाएगा हम रीडायरेक्ट बनाए रखने का प्रयास करेंगे ताकि पुरानी यूआरएल हम जितनी अच्छी तरह काम कर सकें उतना काम जारी रहेगा। डिजिटल रिसर्च और एजुकेशन फॉर डिजिटल इंस्टीट्यूट फॉर स्टेट कंसल्टिंग ग्रुप को उपहार देने के लिए आपका स्वागत है Stata Annotated Output Correlation यह पेज आउटपुट समझा फ़ुटनोट के साथ एक संबंध का एक उदाहरण दिखाता है। हमने इस उदाहरण के लिए एचएसबी 2 डेटा सेट का उपयोग किया है चर पढ़ें। रिट ई, गणित और विज्ञान ये स्कोर हैं जो 200 छात्रों ने इन परीक्षणों पर प्राप्त किया है चर वाली महिला एक 01 चर कोडित 1 है अगर छात्र मादा था और 0 अन्यथा। हम इस 01 वैरिएबल का उपयोग यह दर्शाते हैं कि यह एक आवधिकता के संबंध में ऐसे एक चर का उपयोग करने के लिए मान्य है। जब आप स्टेटा में सहसंबंध आदेश का उपयोग करते हैं, तो ग़लत डेटा को सूचीबद्ध रूप से हटा देना डिफ़ॉल्ट रूप से किया जाता है। जब आप सूचीबद्ध विलोपन करते हैं, यदि किसी मामले में कमांड में सूचीबद्ध किसी भी चर के लिए कोई गुम वैल्यू होता है, तो उस मामले को सभी सहसंबंधों से समाप्त कर दिया जाता है, भले ही मौजूदा संबंध में दो चर के लिए मान्य मान हैं। उदाहरण के लिए, यदि वेरिएबल के लिए कोई अनुपलब्ध मूल्य पढ़ा गया है। मामले को अभी भी लिखने और गणित के बीच के संबंध की गणना से बाहर रखा जाएगा। यही कारण है कि टिप्पणियों की संख्या सभी सहसंबंधों के लिए समान है और इसे आउटपुट के शीर्ष पर मुद्रित किया जा सकता है। ए। यह आपको उन टिप्पणियों की संख्या बताता है जो सहसंबंधों में उपयोग किए गए थे। इस डेटा सेट में, हमारे पास कोई लापता मूल्य नहीं हैं, इसलिए सभी सहसंबंध सभी 200 टिप्पणियों पर आधारित हैं। ख। यह पढ़ने और पढ़ने के बीच का सहसंबंध है। किसी भी चर और खुद के बीच संबंध हमेशा 1. सी है। यह लिखने और पढ़ने के बीच का सहसंबंध है। यह सकारात्मक है, यह इंगित करता है कि एक अंक बढ़ता है, वैसे ही अन्य। सहसंबंध दो चर के बीच के रैखिक संबंध की ताकत और दिशा को मापते हैं। सहसंबंध गुणांक -1 से लेकर 1 तक हो सकता है -1 के साथ, एक पूर्ण नकारात्मक संबंध दर्शाता है, 1 एक सकारात्मक सकारात्मक संबंध का संकेत देता है, और 0 सभी पर कोई संबंध नहीं दर्शाता है। (स्वयं के साथ सहसंबंधित एक चरणीय हमेशा 1 के सहसंबंध गुणांक होगा।) आप सहसंबंध गुणांक के बारे में सोच सकते हैं कि आप जिस चरम को दूसरे चर के मान दिए गए एक वैरिएबल के मूल्य को बता सकते हैं। वेरिएबल्स के स्कैटरप्लोट से नीचे पढ़ और लिखिए, हम देख सकते हैं कि बिंदु नीचे की ओर से ऊपरी दाएं से जाने वाली रेखा के किनारे होते हैं, जो कि यह कहने के समान है कि सहसंबंध सकारात्मक है। 597 यह संख्यात्मक विवरण है कि कल्पता से काल्पनिक रेखा के चारों ओर कब्र कैसे होते हैं। यदि सहसंबंध अधिक होता है, तो अंक कम होने पर अंक के निकट होते हैं, वे लाइन से आगे दूर होते रहेंगे। यह भी ध्यान रखें कि, परिभाषा के अनुसार, स्वयं के साथ सहसंबंधित कोई भी चर 1 डी का सहसंबंध है। यह पढ़ने और महिला के बीच के संबंध है। यह ऋणात्मक है, यह इंगित करता है कि एक अंक कम हो जाता है, अन्य बढ़ता है। अनुपलब्ध डेटा का संयुक्त रूप से विलोपन नीचे दी गई सारणी में मिले सहसंबंधों को उसी तरह उसी तरह से व्याख्या किया गया है फर्क सिर्फ इतना है कि अनुपस्थित मूल्यों को संभाला जाता है। जब आप जोड़े उदाहरण हटाते हैं, जैसा कि हम इस उदाहरण में करते हैं, डेटा बिंदुओं की एक जोड़ी केवल सहसंबंध की गणना से हटाई जाती है, अगर उस जोड़ी में डेटा अंक के एक (या दोनों) अनुपलब्ध है। वास्तव में कोई नियम नहीं निर्धारित कर रहे हैं जब आप जोड़ों या सूचीगत हटाने का उपयोग करना चाहिए। यह आपके उद्देश्य पर निर्भर करता है और चाहे सभी संबंधों में बिल्कुल समान मामलों का इस्तेमाल किया जाना ज़रूरी है या नहीं। यदि आपके पास बहुत से डेटा गायब है, तो कुछ सहसंबंध कई मामलों पर आधारित हो सकते हैं जो अन्य सहसंबंधों में शामिल नहीं हैं। दूसरी तरफ, यदि आप सूचीगत विलोपन का उपयोग करते हैं, तो आपके पास गणना में उपयोग करने के लिए कई मामलों को छोड़ा नहीं जा सकता है। ए। यह पढ़ने और लिखने के बीच का सहसंबंध है। यह सकारात्मक है, यह दर्शाता है कि रीडिंग स्कोर बढ़ता है, हमें उम्मीद है कि लेखन स्कोर भी बढ़ता है। ख। यह सहसंबंध की गणना में प्रयुक्त टिप्पणियों की संख्या है। ScatterplotConduct और एक Bivariate (पियर्सन) सहसंबंध आचरण आपका पियर्सन सहसंबंध अब एक संबंध 1 और 1 के बीच एक मूल्य में चर के बीच संबंध या सह-घटना की शक्ति व्यक्त करता है। यह मूल्य जो संबंध की ताकत को मापता है सहसंबंध गुणांक कहा जाता है । जो आमतौर पर पत्र आर के रूप में दर्शाया जाता है दो सतत-स्तरीय चर के बीच सहसंबंध गुणांक को पीियर्सन आर या पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक भी कहा जाता है। एक सकारात्मक आर वैल्यू दो चर (बड़ा ए, बड़ा बी) के बीच एक सकारात्मक रिश्ते को व्यक्त करती है, जबकि एक नकारात्मक आर मान नकारात्मक संबंध (बड़ा ए, छोटा बी) को दर्शाता है। शून्य के एक सहसंबंध गुणांक सभी पर चर के बीच कोई संबंध नहीं इंगित करता है। हालांकि सहसंबंध चर के बीच रैखिक संबंधों तक सीमित हैं। यहां तक ​​कि यदि सहसंबंध गुणांक शून्य है, तो एक गैर-रेखीय संबंध मौजूद हो सकता है। एसपीएसएस में बायवेरेट (पीयरसन) सहसंबंध इस बिंदु पर पढ़ने और लिखने में हमारे दो परीक्षण अंकों के बीच के रिश्ते की कल्पना करने के लिए एक स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए यह फायदेमंद होगा। स्कैटर प्लॉट का उद्देश्य यह सत्यापित करना है कि चर का एक रैखिक संबंध है Pearsons सहसंबंध विश्लेषण चलाने के दौरान संबंधों के अन्य रूप (सर्कल, स्क्वायर) का पता नहीं लगाया जाएगा। यह एक प्रकार द्वितीय त्रुटि पैदा करेगा क्योंकि यह स्वतंत्रता के परीक्षण की नल परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करेगा (दो चर स्वतंत्र हैं और ब्रह्मांड में सहसंबद्ध नहीं हैं) हालांकि चर वास्तविकता में निर्भर हैं, बस रैखिक रूप से नहीं। स्कैटर प्लॉट या तो GraphsChart Builder या GraphsLegacy DialogScatter Dot में चार्ट बिल्डर में या तो हम चार्ट के ScatterDot समूह गैलरी टैब में चुन सकते हैं और चार्ट के कैनवास पर सरल स्केटर आरेख (पहले एक) को खींच सकते हैं। इसके आगे हम एक्स-एक्स पर चर-चर परीक्षण-स्कैन को y-axis और variable2score पर खींचें। SPSS दो चर के लिए स्कैटर प्लॉट उत्पन्न करता है आउटपुट आरेख पर एक डबल क्लिक चार्ट संपादक को खोलता है और एडिफ फ़िट लाइन पर एक क्लिक एक रैखिक रूप से सज्जित रेखा जोड़ती है जो रेखीय संघ का प्रतिनिधित्व करती है जो कि Pearsons bivariate सहसंबंध द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है। एसपीएसएस में Pearsons bivariate सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए हमें विश्लेषण में संवाद खोलना होगा। संभोगविभिन्नता यह सभी bivariate correlations (Pearsons, Kendalls, Spearman) के लिए संवाद बॉक्स को खोलता है। बस उन वेरिएबल्स का चयन करें जिनके लिए आप बिवेरिएट सहसंबंध की गणना करना चाहते हैं और उन्हें तीर के साथ जोड़ना चाहते हैं। इस मामले में, Pearsons, आप की जरूरत है bivariate सहसंबंध गुणांक का चयन करें। महत्त्व की परीक्षा के लिए हम महत्व का दो-पूंछ परीक्षण का चयन करते हैं, क्योंकि हमें कोई धारणा नहीं है कि क्या यह दो चर के बीच एक सकारात्मक या नकारात्मक संबंध है, पढ़ना और लेखन हम ध्वज महत्वपूर्ण सहसंबंधों पर डिफ़ॉल्ट टिक मार्क भी छोड़ देते हैं जो SPSS आउटपुट में plt0.05 के साथ सभी सहसंबंध गुणांकों को थोड़ा तारे जोड़ देगा। आउटपुट, सिंटैक्स, और व्याख्या हमारे डाउनलोड करने योग्य मैनुअल में पाई जा सकती हैं: सांख्यिकीय विश्लेषण: एसएसपीएस में निस्तारण सांख्यिकी पर एक मैनुअल (हमारे सदस्य संसाधनों में शामिल) डाउनलोड करने के लिये यहाँ क्लिक करें । एक संबंध, 1 और 1 के बीच एक ही मान में अंतर के बीच संबंध या सह-घटना की ताकत को व्यक्त करता है। यह मान जो संबंध की ताकत को मापता है, को सहसंबंध गुणांक कहा जाता है। जो आमतौर पर पत्र आर के रूप में दर्शाया जाता है दो सतत-स्तरीय चर के बीच सहसंबंध गुणांक को पीियर्सन आर या पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध गुणांक भी कहा जाता है। एक सकारात्मक आर वैल्यू दो चर (बड़ा ए, बड़ा बी) के बीच एक सकारात्मक रिश्ते को व्यक्त करती है, जबकि एक नकारात्मक आर मान नकारात्मक संबंध (बड़ा ए, छोटा बी) को इंगित करता है। शून्य के एक सहसंबंध गुणांक सभी पर चर के बीच कोई संबंध नहीं इंगित करता है। हालांकि सहसंबंध चर के बीच रैखिक संबंधों तक सीमित हैं। यहां तक ​​कि यदि सहसंबंध गुणांक शून्य है, तो एक गैर-रेखीय संबंध मौजूद हो सकता है। एसपीएसएस में बायवेरेट (पीयरसन) सहसंबंध इस बिंदु पर पढ़ने और लिखने में हमारे दो परीक्षण अंकों के बीच के रिश्ते की कल्पना करने के लिए एक स्कैटर प्लॉट बनाने के लिए यह फायदेमंद होगा। स्कैटर प्लॉट का उद्देश्य यह सत्यापित करना है कि चर का एक रैखिक संबंध है Pearsons सहसंबंध विश्लेषण चलाने के दौरान संबंधों के अन्य रूप (सर्कल, स्क्वायर) का पता नहीं लगाया जाएगा। यह एक प्रकार द्वितीय त्रुटि पैदा करेगा क्योंकि यह स्वतंत्रता के परीक्षण की नल परिकल्पना को अस्वीकार नहीं करेगा (दो चर स्वतंत्र हैं और ब्रह्मांड में सहसंबद्ध नहीं हैं) हालांकि चर वास्तविकता में निर्भर हैं, बस रैखिक रूप से नहीं। स्कैटर प्लॉट या तो GraphsChart Builder या GraphsLegacy DialogScatter Dot में चार्ट बिल्डर में या तो हम चार्ट के ScatterDot समूह गैलरी टैब में चुन सकते हैं और चार्ट के कैनवास पर सरल स्केटर आरेख (पहले एक) को खींच सकते हैं। इसके आगे हम एक्स-एक्स पर चर-चर परीक्षण-स्कैन को y-axis और variable2score पर खींचें। SPSS दो चर के लिए स्कैटर प्लॉट उत्पन्न करता है आउटपुट आरेख पर एक डबल क्लिक चार्ट संपादक को खोलता है और एडिफ फ़िट लाइन पर एक क्लिक एक रैखिक रूप से सज्जित रेखा जोड़ती है जो रेखीय संघ का प्रतिनिधित्व करती है जो कि Pearsons bivariate सहसंबंध द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है। एसपीएसएस में Pearsons bivariate सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए हमें विश्लेषण में संवाद खोलना होगा। संभोगविभिन्नता यह सभी bivariate correlations (Pearsons, Kendalls, Spearman) के लिए संवाद बॉक्स को खोलता है। बस उन वेरिएबल्स का चयन करें जिनके लिए आप बिवेरिएट सहसंबंध की गणना करना चाहते हैं और उन्हें तीर के साथ जोड़ना चाहते हैं। इस मामले में, Pearsons, आप की जरूरत है bivariate सहसंबंध गुणांक का चयन करें। महत्त्व की परीक्षा के लिए हम महत्व का दो-पूंछ परीक्षण का चयन करते हैं, क्योंकि हमें कोई धारणा नहीं है कि क्या यह दो चर के बीच सकारात्मक या नकारात्मक संबंध है, पढ़ना और लेखन हम ध्वज महत्वपूर्ण सहसंबंधों पर डिफ़ॉल्ट टिक मार्क भी छोड़ देते हैं जो SPSS आउटपुट में plt0.05 के साथ सभी सहसंबंध गुणांकों को थोड़ा तारे जोड़ देगा। आउटपुट, सिंटैक्स, और व्याख्या हमारे डाउनलोड करने योग्य मैनुअल में पाई जा सकती हैं: सांख्यिकीय विश्लेषण: एसएसपीएस में निस्तारण सांख्यिकी पर एक मैनुअल (हमारे सदस्य संसाधनों में शामिल) डाउनलोड करने के लिये यहाँ क्लिक करें ।