Sådan beregnes en korrelationsmatrix

Posted on
Forfatter: John Stephens
Oprettelsesdato: 25 Januar 2021
Opdateringsdato: 20 November 2024
Anonim
Sådan beregnes en korrelationsmatrix - Videnskab
Sådan beregnes en korrelationsmatrix - Videnskab

Indhold

Korrelationen (r) er et mål for det lineære forhold mellem to variabler. For eksempel er benlængde og torso længde meget korrelerede; højde og vægt er mindre stærkt korrelerede, og højde og navnelængde (med bogstaver) er ukorrelerede.


En perfekt positiv korrelation: r = 1. (Når den ene går op, går den anden op) En perfekt negativ korrelation: r = -1 (Når den ene går op, den anden går ned) Ingen korrelation: r = 0 (Der er ingen lineær forhold)

En korrelationsmatrix er en matrix med mange korrelationer.

Beregning af en korrelationsmatrix med R

    Hent dataene. Hvis dine data er i Excel, er den nemmeste metode at gemme dem som en .csv-fil (I Excel 7 skal du klikke på "Fil", derefter "Gem som" og derefter "andre formater." Rul derefter i "Gem som type", rulle ned til CSV (kommaseparerede værdier). Hver række skal have data om et emne, og hver kolonne skal være en variabel.

    Læs dataene i R vha. Read.csv. Hvis dine data f.eks. Er i "c: mydisk mydir data.csv", skal du indtaste mydata <- read.csv ("c: /mydisk/mydir/data.csv").

    Beregn korrelationsmatrixen ved hjælp af cor (). For eksempel: cor (mydata). Eller du kan gemme korrelationsmatrixen som et objekt til senere brug ved hjælp af: cormat <- cor (mydata).


Beregner en korrelationsmatrix med SAS

    Hent dataene. SAS kan læse data i mange formater. Hvis du gemmer dine data i Excel, skal du have et emne i hver række og en variabel i hver kolonne

    Læs dataene i SAS. Du kan bruge IMPORT-guiden til at hente dine data. Klik på "File", derefter "Import data", og vælg derefter en datatype ved hjælp af rullemenuen. Klik på "Næste" og naviger til dine data, og klik derefter på "Udfør."

    Beregn korrelationsmatrixen. Hvis dine data gemmes i SAS som mydata med variablerne VAR1, VAR2 og VAR3, skal du indtaste: PROC CORR data = mydata; VAR var1 var2 var3; LØB;

    Tips

    Advarsler