Comment calculer Spearman Rho et Kendall Tau coefficients dans SPSS ou R

SPSS : Allez dans le menu Analyser , sélectionnez " corrélation -> Bivariate ...", et sélectionnez les variables que vous souhaitez mettre en corrélation dans la boîte qui apparaît sur la gauche ( cliquez sur l'image miniature pour l'agrandir) . Déplacez-les dans la boîte à droite en cliquant sur la flèche bleue. Enfin , assurez-vous qu'il ya une coche soit dans le " tau- b de Kendall " ou case " Spearman " , puis cliquez sur OK.
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R , les corrélations d'ordre de classement peut être calculée avec la commande " cor " . Compte tenu de vecteurs corrélations de rang de Kendall entre les deux x et y, Spearman et peuvent être calculés avec le commands.cor.test suivant ( x , y, method = " lancier " ) cor.test ( x , y, method = " Kendall " ;)
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interpréter vos résultats : tau de Kendall et le rho de Spearman de chaque intervalle de 1 à -1; 1 indique une corrélation parfaite , -1 indique une corrélation inverse parfaite, et 0 indique l'absence de corrélation . Rho de Spearman n'a pas une interprétation opérationnelle significative , même si elle est la statistique plus fréquemment cité dans de nombreux domaines , il est essentiellement équivalente à convertir scores aux valeurs numériques scores d'ordre de classement et le calcul d'une corrélation de Pearson norme entre eux , bien que les détails mathématiques diffèrent cas d'égalité . Le tau de Kendall ne nécessite pas premiers scores convertir au rang des ordres et a plusieurs avantages d'un point de vue statistique , comme une distribution proche de la normale de la fonction de score pour les petits n. Cependant , les résultats peuvent être plus difficiles à comparer à ceux de la littérature publiée , ce qui favorise souvent le rho de Spearman de la tradition .