Correlação de Spearman
Associação e correlação · distribuição de referência: t(n−2) aprox.
Quando usar
Medir a relação monotônica entre duas variáveis, mesmo não linear ou ordinal: é o Pearson calculado sobre os postos.
Hipótese nula
Não há associação monotônica.
Pressupostos
- Variáveis ao menos ordinais
- Pares independentes
Estatística
\rho = 1 - \dfrac{6 \sum d_i^2}{n(n^2 - 1)}Tamanho de efeito
O próprio ρ.
Como reportar
ρ = 0,51; n = 30; p = 0,004
No R e no Python
R
cor.test(x, y, method = "spearman")Python
stats.spearmanr(x, y)No Python, stats é scipy.stats e np é numpy.
Variantes e alternativas
- Tau de Kendall, mais estável com amostras pequenas e empates
Onde fica no catálogo
Associação e correlação. Em vez de comparar grupos, medem se duas variáveis variam juntas e com que força.
Na árvore de decisão
- O que você quer fazer? Medir a relação entre duas variáveis
- Que tipo são as variáveis? As duas numéricas
- A relação é linear, sem valores extremos fortes? Não, ou as variáveis são ordinais
- A amostra é pequena ou tem muitos empates? Não