Corelația în PSPP

Fie urmatoarea bază de date:

feb_008

Pentru aceste date dorim să calculăm corelația între rezultatele la „Literatură” și rezultatele la „Matematică”. Pentru aceasta vom da câte un clic pe Analyze – Bivariate Correlation. În fereastra ce va apărea:

feb_024

am selectat „Literatura” și „Matematica” pentru a studia corelația dintre acestea 2, la Test of Significance am ales opțiunea Two-tailed. Apoi vom da un clic pe OK. Va apărea fereastra Output:

feb_025

 

Ne uităm la intersecția dintre cele două variabile (de exemplu la coloană – Literatură și la linie – Matematică). Valoarea ,60 ne arată valoarea colerației, ,00 este valoarea p (Sig. (2-tailed)), iar 30 este numărul de înregistrări (în cazul nostru numărul elevilor testați). Deoarece valoarea p = 0,00 < 0,05 vom spune că avem o corelație semnificativă. Valoarea p fiind chiar mai mică decât 0,001 putem, spune că avem o corelație puternică între cele 2 variabile.

Pe aceeași bază de date putem calcula corelațiile între mai multe variabile. Pentru aceasta în fereastra ce va apărea după ce vom da clic pe Analyze – Bivariate Correlation

feb_026

vom selecta toate variabilele. Apoi vom da un clic pe OK și în fereastra Output va apărea (în partea de sus sunt rezultatele primei aplicații din această postare):

feb_027

Corelația liniară

în tabelul de mai jos am pus (în SPSS) rezultatele obținute de 15 elevi la 2 teste (date fictive):

snspa182

Pentru a studia dacă avem o corelație între cele 2 teste vom da câte un clic pe următoarea secvență: Analyze – Correlate – Bivariate. Va apărea fereastra în care am introdus varibilele între care dorim să calculăm corelația:

snspa183

Dând un clic pe OK se va deschide fereastra cu rezultate (Output):

snspa184

 Coeficientul de corelație este -0,153 (corelație negativă). Deoarece val p = 0,585 > 0,050 (Sig (2-tailed)) înseamnă că nu avem o corelație seminficativa între cele 2 teste. O altă modalitate de a verifica validitatea corelației este dată de opțiunea Flag significant correlations, opțiune bifată în fereastra în care am introdus datele.

Dacă în caz că am fi avut o corelație semnificativă, atunci după valoarea corelației Pearson, ar fi fost semnul *. Cum nu avem semnul * după valoarea lui r = -0,153 în tabelul cu rezultate, înseamnă că nu avem corelație semnficativă între cele 2 teste.