statable Estatística para o estudo e a investigação

Como se relacionam vários números? (matriz de correlações)

Em resumo

Três ou mais colunas de números e a pergunta é como cada uma se relaciona com cada uma das outras (por exemplo, tempo de estudo, motivação, sono e nota). O Statable calcula todos os pares de uma vez e mostra-os numa matriz: a correlação no triângulo inferior, seguida de uma tabela com n, p e intervalo de confiança de 95% por par. Para exatamente duas colunas, o caminho certo é «Duas coisas estão relacionadas?» (com diagrama de dispersão e controlo de um terceiro número).

Pearson ou Spearman

Aplica-se um só tipo a toda a matriz. O Statable sugere Spearman assim que uma coluna é ordinal ou tem no máximo 7 valores distintos (por exemplo, respostas de Likert); caso contrário, Pearson - como numa correlação isolada. O interruptor no resultado altera o tipo para todos os pares.

Muitos pares: correção de Holm

Cinco colunas dão 10 pares, dez colunas 45. Mesmo sem qualquer relação real, é fácil ficar abaixo de ,05 por acaso. O interruptor «Ajustar os valores p com Holm» ajusta os valores p ao número de pares (como o p.adjust do R). Está desligado por defeito, como no SPSS. Se tinha uma pergunta específica sobre um par de antemão, pode indicar esse par sem correção; se está a procurar relações na matriz, ative o Holm.

Valores omissos

Cada par usa todas as pessoas que têm respostas em ambas as colunas (exclusão par a par, como no SPSS e no PSPP). Por isso, n pode variar de par para par; a tabela indica-o.

Ler o resultado

mpg - wt: r(30) = −,87, p < ,001; mpg - hp: r(30) = −,78, p < ,001; wt - drat: r(30) = −,71, p < ,001

Para especialistas

O Statable calcula por si: Pearson com p via t (n − 2 graus de liberdade) e IC via z de Fisher, Spearman com p via t (como o cor.test(exact = FALSE) do R), Holm como p.adjust; verificado com o R. O PSPP fornece os valores de Pearson (CORRELATIONS /MISSING=PAIRWISE) para comparação.

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