Beispiel 1
Anzahl der Datenpaare (n): 5; Summe der quadrierten Differenzen (∑dᵢ²): 10
Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ): 0,5
Berechnet den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman, der die Stärke und Richtung des Zusammenhangs zwischen zwei Rangvariablen misst.
Gehen Sie die Eingaben bewusst durch und vergleichen Sie dann die Ausgaben, statt sich auf nur ein Szenario zu verlassen.
Anzahl der Datenpaare (n), Summe der quadrierten Differenzen (∑dᵢ²) → Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ)
Nutzen Sie diese Beispiele, um das Verhalten des Rechners zu prüfen, bevor Sie Ihre eigenen Werte eingeben.
Anzahl der Datenpaare (n): 5; Summe der quadrierten Differenzen (∑dᵢ²): 10
Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ): 0,5
Anzahl der Datenpaare (n): 10; Summe der quadrierten Differenzen (∑dᵢ²): 50
Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ): 0,696969697
Anzahl der Datenpaare (n): 5; Summe der quadrierten Differenzen (∑dᵢ²): 0
Spearmans Rangkorrelationskoeffizient (ρ): 1
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Führt einen F-Test durch, um die Varianzen zweier Populationen zu vergleichen.
Führt einen T-Test (Ein-Stichproben-, Zwei-Stichproben- oder gepaart) durch, um Mittelwerte zu vergleichen und die statistische Signifikanz zu bestimmen.
Berechnet Wahrscheinlichkeiten und Perzentile, die mit der Standardnormalverteilung (Z) oder einer beliebigen Normalverteilung verbunden sind.
Hilft bei der Bestimmung von Klassenintervallen und -häufigkeiten für die Erstellung eines Histogramms (visuelle Darstellung der Häufigkeitsverteilung).