Коефициенти на корелацията. За количествен, нормално разпределени променливи, изберете коефициент на Пирсъновата корелация . Ако данните не са разпространени или са подредени в категориите, изберете Rho на Спиърмън и tau-b на Кендъл, които измерват връзката между редивете. Коефициентите на корелация се измершат в стойност от -1 (перфектна отрицателна връзка) до 1 ( добра положителна връзка). Стойност 0 показва, че връзката не е линейна. При тълкуване на резултатите си, внимавайте да не си извадите никакви причинно-следствени изводи, дължащи се на значителна корелация. Тест за значимост. Можете да изберете двустранни или едностранни вероятности. Ако посоката на връзката е известна предварително, изберете едностранна вероятност. В противен случай, изберете двустранна. Обозначаване със знаме на значима корелация.Коефициентите на корелация значими на ниво 0,05, са идентифицирани с една звездичка, а тези значими на ниво 0,01 се идентифицират с две звездички. Корелационни опции Фигура 22‐2 Диалогов прозорец на корелационните опции Статистика. За Пирсъновата корелация можете да изберете един или и двете от следните неща: Средни и стандартни отклонения. Показан за всяка отделна променлива. Броят на случаите с не-липсващи стойности е също така показана. Липсващи стойности се обработват по променлива-към- променлива основа, независимо от настройката на вашите липсващи стойности. Отклонения и ковариация на крос-продукта. Показан за всяка двойка променливи. Кръстосания продукт на отклонения е равен на сумата на продуктите на средно-коригираните променливи. Това е числителя на коефициента на Пирсъновата корелация . Ковариацията е нестандартизираната мярка на връзката между две променливи, равна на отклонението на крос-продукта разделен от N-1. Липсващи стойности. Можете да изберете един от следните: Изключи случаи по двойки. Случаи с липсващи стойности за един или и двете от един чифт променливи за един коефициент на корелация са изключени от анализа. Тъй като всеки коефициент се основава на всички случаи, които са валидни кодове на тази конкретна двойка променливи, цялата налична информация се използва във всички изчисления. Това може да доведе до серия от коефициенти, които се основават на различен брой на случаите.
