Корреляции являются одним из наиболее распространенных методов анализа данных, используемых для изучения взаимосвязи между двумя переменными. В данной статье я хотел бы поделиться своим опытом использования корреляционного анализа для сравнения двух независимых выборок по количественной переменной, представленной в порядковой (ранговой) шкале. Когда у нас есть две независимые выборки, анализ, основанный на корреляции, может помочь определить наличие или отсутствие связи между переменными в этих выборках. Для этого мы используем коэффициент корреляции, такой как коэффициент Пирсона или коэффициент Спирмена. Коэффициент корреляции Пирсона оценивает линейную связь между двумя переменными. Он может принимать значения от -1 до 1, где 1 указывает на положительную линейную связь, -1 указывает на отрицательную линейную связь, а 0 указывает на отсутствие линейной связи. Чем ближе значение коэффициента корреляции к 1 или -1, тем сильнее связь между переменными. Коэффициент корреляции Спирмена также оценивает связь между двумя переменными, но он не предполагает линейности. Вместо этого он использует ранговые значения переменных, что помогает учесть нелинейные отношения. Лично я использовал коэффициент Спирмена для сравнения двух независимых выборок по количественной переменной, представленной в порядковой (ранговой) шкале. Это позволило мне оценить схожесть или различия в ранговых значениях переменной между двумя группами.
Чтобы реализовать этот анализ, я использовал статистический пакет программ, такой как Python с библиотекой scipy или R с пакетом stats. Эти пакеты позволяют мне вычислить значение коэффициента корреляции Спирмена для двух выборок и определить его статистическую значимость.