Лікар-психолог досліджує взаємозв'язок між рівнем тривожності та успішністю студентів у публічних виступах. Він використав стандартизований тест на тривожність та попросив трьох експертів незалежно оцінити виступи 10-ти студентів за шкалою від 1-го до 10-го. Оскільки дані оцінювання є порядковими (ранговими) і не мають нормального розподілу, він вирішує використати непараметричний метод. Який коефіцієнт кореляції йому варто використовувати, щоб перевірити гіпотезу про зв'язок між цими двома змінними?
- A Критерій Фішера
- B Критерій Уілкоксона
- C Коефіцієнт кореляції Кендалла
- D Коефіцієнт кореляції Пірсона
- E Рангова кореляція Спірмена
Правильна відповідь: E. Рангова кореляція Спірмена
Пояснення
Лікар хоче визначити, чи існує зв'язок між двома змінними:рівнем тривожності та успішністю публічних виступів.
В умові прямо зазначено, що:дані є порядковими (ранговими),розподіл не є нормальним,потрібна оцінка кореляції.
У такому випадку застосовують коефіцієнт рангової кореляції Спірмена
Коефіцієнт Спірмена використовується, коли: дані представлені рангами;
зв'язок може бути монотонним, а не обов'язково лінійним;вибірка невелика;немає нормального розподілу.
Чому не інші варіанти?
A. Критерій Фішера — застосовується для аналізу дисперсій або порівняння частот, а не для рангової кореляції.
B. Критерій Уілкоксона — використовується для порівняння двох залежних вибірок.
C. Коефіцієнт кореляції Кендалла — також непараметричний показник кореляції рангів, але в тестах КРОК при загальному формулюванні «рангові дані + перевірка зв'язку» найчастіше очікують саме коефіцієнт Спірмена.
D. Коефіцієнт кореляції Пірсона — потребує кількісних даних та близького до нормального розподілу.
В умові прямо зазначено, що:дані є порядковими (ранговими),розподіл не є нормальним,потрібна оцінка кореляції.
У такому випадку застосовують коефіцієнт рангової кореляції Спірмена
Коефіцієнт Спірмена використовується, коли: дані представлені рангами;
зв'язок може бути монотонним, а не обов'язково лінійним;вибірка невелика;немає нормального розподілу.
Чому не інші варіанти?
A. Критерій Фішера — застосовується для аналізу дисперсій або порівняння частот, а не для рангової кореляції.
B. Критерій Уілкоксона — використовується для порівняння двох залежних вибірок.
C. Коефіцієнт кореляції Кендалла — також непараметричний показник кореляції рангів, але в тестах КРОК при загальному формулюванні «рангові дані + перевірка зв'язку» найчастіше очікують саме коефіцієнт Спірмена.
D. Коефіцієнт кореляції Пірсона — потребує кількісних даних та близького до нормального розподілу.
Повне пояснення доступне з підпискою MDstuds Pro або нашим студентам.
Отримай більше можливостей з MDstuds Pro
Що входить в підписку:
- пояснення до кожного тесту
- бази тестів українською
- бази тестів англійською
- тести по темах
- функція «задати питання»