Модуль Непараметрические статистикипозволяет провести анализ статистической связи нескольких переменных на основе расчета соответствующих коэффициентов корреляции.
Для вызова из меню соответствующего подмодуля необходимо в пакете Statistica выбрать меню Statistics, далее Nonparametric Statistic, и в появившемся диалоговом окне выбрать режим Correlations (Spearman, Kendall tau, gamma) (см. рис. 8).
Рис. 8 Основное окно модуля Непараметрические статистики.
Появится функциональное диалоговое окно Nonparametric Correlations, содержащее две вкладки: Quick, позволяющую рассчитать только коэффициент ранговой корреляции Спирмена, и вкладку Advanced (рис. 9), позволяющую рассчитать и другие коэффициенты ранговой корреляции.
Выбор переменных, для которых необходимо вычислить коэффициенты ранговой корреляции, осуществляется после нажатия кнопки Variables в окне Select two variable lists (рис. 10). По кнопке Spearman rank R рассчитывается коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Результаты расчета приведены в соответствующей таблице (рис. 11).
Рис. 9. Функциональное диалоговое окно Nonparametric Correlations, вкладка Advanced.
Рис. 10. Окно выбора переменных для проведения корреляционного анализа.
Рис. 11. Таблица результатов расчета коэффициента корреляции Спирмена.
В полученной таблице Spearman Rank Order Correlations (рис.11) в первом столбце Valid N указано общее количество наблюдений, в столбце Spearmen R значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена, в столбце t (N-2) соответствующая коэффициенту R t -статистика (расчетное значение), в столбце p-level соответствующий t -статистике уровень значимости.
Для определения значения коэффициента Кендалла во вкладке Advanced нажимают кнопку Kendall Tau (см. рис. 9). Результаты расчета приведены в соответствующей таблице (рис. 12). В полученной таблице Kendall Tau Correlations (рис.12) в первом столбце Valid N указано общее количество наблюдений, в столбце Kendall Tau значение коэффициента ранговой корреляции Кендалла, в столбце Z соответствующая коэффициенту Tau (τ) Z-статистика (расчетное значение), в столбце p-level соответствующий Z -статистике уровень значимости.
Рис. 12. Таблица результатов расчета коэффициента корреляции Кендалла.
Кнопка Scatterplot matrix for all variables диалогового окна Nonparametric Correlations предназначена для построения столбчатых диаграмм- графиков исследуемых переменных и графика их взаимосвязи (на оси OX откладываются значения первой переменной, на оси OY – второй переменной). Результаты построения соответствующих графиков приведены на рис. 13.
Рис. 13. Столбчатые диаграммы исследуемых переменных и график их взаимосвязи (справа внизу).
Для нахождения обычного парного коэффициента корреляции необходимо использовать подмодуль Correlation matrices. Для этого необходимо в пакете Statistica выбрать меню Statistics, далее Basic Statistics and Tables, и в появившемся диалоговом окне выбрать режим Correlation matrices (см. рис. 14).
Рис. 14. Вызов подмодуля Correlation matrices.
В появившемся диалоговом окне Product-Moment and Partial Correlations выбирают вкладку Advanced (рис. 15). Выбор переменных для определения матрицы парных частных коэффициентов корреляции осуществляется в окне Select two variable lists (см. рис. 16), которое появляется после нажатия кнопки Two lists (rect. matrix). Для расчета коэффициентов парной корреляции нажимают кнопку Summary: Correlation Matrix (рис. 15).
Результат расчета парного коэффициента корреляции двух переменных представлен в таблице Correlations, см. рис. 17.
Рис. 15. Функциональное диалоговое окно расчета коэффициентов корреляции.
Рис. 16. Окно выбора переменных для расчета матрицы парных частных коэффициентов корреляции.
Рис.17. Результаты расчета парного коэффициента корреляции.