So berechnen Sie die Spearmansche Rangkorrelation in Google Tabellen

In der Statistik bezieht sich Korrelation auf die Stärke und Richtung einer Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Wert eines Korrelationskoeffizienten kann von -1 bis 1 reichen, mit den folgenden Interpretationen:

• -1: eine perfekte negative Beziehung zwischen zwei Variablen
• 0: keine Beziehung zwischen zwei Variablen
• 1: eine perfekte positive Beziehung zwischen zwei Variablen

Eine spezielle Art der Korrelation wird als Spearman-Rangkorrelation bezeichnet, die verwendet wird, um die Korrelation zwischen zwei Rangvariablen zu messen. (z.B. Rang der Mathe-Prüfungsnote eines Schülers vs. Rang der naturwissenschaftlichen Examensnote in einer Klasse).

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie die Spearman-Rangkorrelation zwischen zwei Variablen in Google Tabellen berechnen.

Beispiel: Spearmansche Rangkorrelation in Google Tabellen

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um die Spearman-Rangkorrelation zwischen dem Ergebnis der Mathematikprüfung und der Prüfung der Naturwissenschaften von 10 Schülern in einer bestimmten Klasse zu berechnen.

Schritt 1: Geben Sie die Daten ein.

Geben Sie die Prüfungsergebnisse für jeden Schüler in zwei separate Spalten ein:

Schritt 2: Berechnen Sie die Ränge für jedes Prüfungsergebnis.

Als nächstes berechnen wir den Rang für jedes Prüfungsergebnis. Verwenden Sie die folgenden Formeln in den Zellen D2 und E2, um die Ränge für Mathematik und Naturwissenschaften für den ersten Schüler zu berechnen:

Zelle D2: =RANK.AVG(B2, $B$2:$B$11, 0)

Zelle E2: =RANK.AVG(C2, $C$2:$C$11, 0)

Markieren Sie als Nächstes die restlichen auszufüllenden Zellen:

Klicken Sie dann auf Strg+D, um die Ränge für jeden Schüler einzugeben:

Schritt 3: Berechnen Sie den Spearmanschen Rang-Korrelationskoeffizienten.

Schließlich berechnen wir den Spearman-Rang-Korrelationskoeffizienten zwischen Mathematik- und Wissenschaftsergebnissen mithilfe der Funktion CORREL():

Es stellt sich heraus, dass die Spearman-Rangkorrelation -0,41818 beträgt.

Schritt 4 (optional): Bestimmen Sie, ob die Spearman-Rangkorrelation statistisch signifikant ist.

Im vorherigen Schritt haben wir festgestellt, dass die Spearman-Rangkorrelation zwischen den Prüfungsergebnissen in Mathematik und Naturwissenschaften -0,41818 beträgt, was auf eine negative Korrelation zwischen den beiden Variablen hinweist.

Um jedoch zu bestimmen, ob diese Korrelation statistisch signifikant ist, müssten wir uns auf eine Spearman-Rangkorrelationstabelle mit kritischen Werten beziehen, die die kritischen Werte zeigt, die mit verschiedenen Stichprobengrößen (n) und Signifikanzniveaus (α) verbunden sind.

Ist der Absolutwert unseres Korrelationskoeffizienten größer als der kritische Wert in der Tabelle, dann ist die Korrelation zwischen den beiden Variablen statistisch signifikant.

In unserem Beispiel betrug unsere Stichprobengröße n = 10 Schüler. Unter Verwendung eines Signifikanzniveaus von 0,05 finden wir, dass der kritische Wert 0,564 beträgt.

Da der absolute Wert des von uns berechneten Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten (0,41818) nicht größer als dieser kritische Wert ist, bedeutet dies, dass die Korrelation zwischen Mathematik- und Naturwissenschaften nicht statistisch signifikant ist.

Verwandt: So berechnen Sie die Spearman-Rangkorrelation in Excel