Корреляции Спирмена и Кендалла

Шаг 1. Запустим модуль Непараметрическая статистика. Выберем пункт Корреляции Спирмена, тау Кендалла, гамма.

В появившемся диалоге Ранговые корреляции перейдём на вкладку Дополнительно.

Шаг 2. Зададим переменные.

Шаг 3. Нажмём на кнопку Спирмена R в диалоге Ранговая корреляция.

Теперь вернёмся в окно Ранговая корреляция и нажмём на кнопку Тау Кендалла.

Обратите внимание: коэффициент корреляции Спирмена между переменными Эритроциты и Тромбоциты оказался статистически значимым, в то время как коэффициенты корреляции Кендалла – нет. Это объясняется тем, что коэффициент корреляции Спирмена сильнее реагирует на несогласие ранжировок.

В заключении визуально проанализируем зависимость между переменными. С этой целью построим Матричный график.

Нажмём на кнопку Матричный график в диалоге Ранговые корреляции.

Другой способ построения подобного графика: можно выбрать из меню пункт Графика/Матричные графики.