Я сам очень активно занимаюсь анализом данных, и коэффициент корреляции Кенделла я использовал не один раз. К счастью, я могу поделиться своим опытом с вами! Описанные варианты использования коэффициента корреляции Кенделла действительно заслуживают внимания. Но на мой взгляд, наиболее правильным ответом будет⁚ ″Для оценки взаимосвязи между данными, представленными в порядковых шкалах″. Коэффициент корреляции Кенделла позволяет измерять степень статистической взаимосвязи между двумя переменными, представленными в порядковых шкалах. Он отлично подходит для анализа таких данных, где мы имеем возможность установить порядок или ранжирование, но не можем измерить точные значения. Основной принцип использования коэффициента корреляции Кенделла заключается в том, что он сравнивает ранги или порядки двух переменных и определяет, насколько они совпадают или различаются. Коэффициент может принимать значения от -1 до 1, где -1 означает полную обратную связь, 0 ⏤ отсутствие связи, а 1 ⏤ полную положительную связь. Когда я сталкиваюсь с данными, где у меня есть порядковые переменные, коэффициент корреляции Кенделла является надежным инструментом для измерения силы и направления связи между ними. Например, если у меня был опрос о предпочтениях вкусов разных видов шоколада, а респонденты могли выбрать варианты ″люблю″, ″не люблю″, ″не знаю″, то я могу использовать Кендаллов корреляционный анализ, чтобы выяснить, насколько схожи между собой ответы участников.
По моему опыту, коэффициент корреляции Кенделла является более стабильным при работе с небольшими выборками или выборками с выбросами. Однако, стоит учесть, что он может быть нечувствителен к линейным связям между переменными, поэтому в некоторых случаях может потребоваться использование других коэффициентов корреляции.