Hur hänger flera tal ihop? (korrelationsmatris)
Kort sagt
Tre eller fler talkolumner, och frågan är hur var och en hänger ihop med var och en av de andra (till exempel studietid, motivation, sömn och betyg). Statable beräknar alla par på en gång och visar dem som en matris: korrelationen i den nedre triangeln, följd av en tabell med n, p och 95 % konfidensintervall per par. För exakt två kolumner är ”Hänger två saker ihop?” rätt väg (med spridningsdiagram och kontroll för ett tredje tal).
Pearson eller Spearman
En typ gäller för hela matrisen. Statable föreslår Spearman så snart en kolumn är ordinal eller har högst 7 olika värden (till exempel Likert-svar), annars Pearson - som vid en enskild korrelation. Omkopplaren i resultatet ändrar typen för alla par.
Många par: Holm-korrektion
Fem kolumner ger 10 par, tio kolumner 45. Även utan något verkligt samband hamnar man lätt under ,05 av en slump. Omkopplaren ”Justera p-värdena enligt Holm” justerar p-värdena för antalet par (som R p.adjust). Den är avstängd som standard, som i SPSS. Om du i förväg hade en bestämd fråga om ett enskilt par kan du rapportera det paret utan korrigering; om du letar efter samband i matrisen, slå på Holm.
Saknade värden
Varje par använder alla som har svar i båda kolumnerna (parvis uteslutning, som i SPSS och PSPP). n kan därför skilja sig från par till par; tabellen anger det.
Läsa resultatet
- Matrisen är numrerad: rad 3, kolumn 1 är sambandet mellan den tredje och den första kolumnen. Den övre triangeln förblir tom eftersom den bara skulle upprepa samma sak.
- Tumregel för |r|: från ,1 svag, från ,3 måttlig, från ,5 stark.
- Meningen anger hur många par som är tydliga samt det starkaste och det svagaste paret. Raden för din uppsats nämner de tre starkaste paren; i en uppsats visas matrisen oftast som tabell.
- Statable sätter inga stjärnor vid värdena: p anges per par i tabellen.
mpg - wt: r(30) = −,87, p < ,001; mpg - hp: r(30) = −,78, p < ,001; wt - drat: r(30) = −,71, p < ,001
För specialister
Statable räknar själv: Pearson med p via t (n − 2 frihetsgrader) och KI via Fisher z, Spearman med p via t (som R cor.test(exact = FALSE)), Holm som p.adjust; kontrollerat mot R. PSPP ger Pearson-värdena (CORRELATIONS /MISSING=PAIRWISE) för jämförelse.