3.4.1 Ο Συντελεστής ρ του Spearman

Σχετικά έγγραφα
3.4.2 Ο Συντελεστής Συσχέτισης τ Του Kendall

7.1.1 Η Μέθοδος των Ελαχίστων Τετραγώνων

6.3 Ο ΑΜΦΙΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

2.5 ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ (The Quantile Test)

5.1 Ο ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV

2.5.1 ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΟΣΟΣΤΙΑΙΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ ΜΙΑΣ ΚΑΤΑΝΟΜΗΣ

6.2 Ο ΜΟΝΟΠΛΕΥΡΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ SMIRNOV ΓΙΑ k ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

Π Α Ρ Α Ρ Τ Η Μ Α. Πίνακας 9. p ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon

4.3.3 Ο Έλεγχος των Shapiro-Wilk για την Κανονική Κατανομή

ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ. Πίνακας 9. Ποσοστιαία Σημεία της Ελεγχοσυνάρτησης των. Προσημασμένων Τάξεων Μεγέθους του Wilcoxon

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

Αναλυτική Στατιστική

2.4 ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΑ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ ΓΙΑ ΜΙΑ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΑ

ΘΕΩΡΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑΣ ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ

Έλεγχος υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης

Απαραμετρική Στατιστική. Το βαθμονομικό κριτήριο του Wilcoxon, για ζευγαρωτες παρατηρήσεις Ο βαθμονομικός συντελεστής συσχέτισης του Spearman

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Διαδικασία Ελέγχου Μηδενικών Υποθέσεων

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΙΣΟΤΗΤΑ ΔΥΟ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 17

2.6 ΟΡΙΑ ΑΝΟΧΗΣ. πληθυσµού µε πιθανότητα τουλάχιστον ίση µε 100(1 α)%. Το. X ονοµάζεται κάτω όριο ανοχής ενώ το πάνω όριο ανοχής.

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΤΥΧΑΙΟΙ ΑΡΙΘΜΟΙ - ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗ

Κεφάλαιο 9. Έλεγχοι υποθέσεων

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 22 Μαΐου /32

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΑΚΑ ΦΡΟΝΤΙΣΤΗΡΙΑ ΚΟΛΛΙΝΤΖΑ. Ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής. Συντάκτης: Δημήτριος Κρέτσης

6 ο ΜΑΘΗΜΑ Έλεγχοι Υποθέσεων

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Εισόδημα Κατανάλωση

7.2 ΜΕΘΟΔΟΙ ΜΟΝΟΤΟΝΗΣ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ (Monotone Regression)

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιστική Ι. Ενότητα 9: Κατανομή t-έλεγχος Υποθέσεων. Δρ. Γεώργιος Κοντέος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΚΙΝΔΥΝΟΥ. Συσχέτιση (Correlation) - Copulas

Υ: Νόσος. Χ: Παράγοντας Κινδύνου 1 (Ασθενής) 2 (Υγιής) Σύνολο. 1 (Παρόν) n 11 n 12 n 1. 2 (Απών) n 21 n 22 n 2. Σύνολο n.1 n.2 n..

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο )

Σύγκριση μέσου όρου πληθυσμού με τιμή ελέγχου. One-Sample t-test

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Στατιστικοί Ελεγχοι. t - Έλεγχος για τον μέσο μ ενός πληθυσμού. t-έλεγχος για την σύγκριση των μέσων δύο πληθυσμών

Κεφάλαιο 15 Έλεγχοι χ-τετράγωνο

Διάστημα εμπιστοσύνης της μέσης τιμής

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΣΤΗΝ ΒΙΟΪΑΤΡΙΚΗ ΚΑΙ ΕΠΙΔΗΜΙΟΛΟΓΙΚΗ ΕΡΕΥΝΑ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Η ΙΣΧΥΣ ΕΝΟΣ ΕΛΕΓΧΟΥ. (Power of a Test) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 21

3. ΣΕΙΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΤΕΛΕΣΤΗΣ ΣΥΣΧΕΤΙΣΗΣ

Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 19/5/2017

Στατιστική Συμπερασματολογία

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΕΛΕΓΧΟΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΩΝ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ. Επαγωγική στατιστική (Στατιστική Συμπερασματολογία) Εκτιμητική Έλεγχος Στατιστικών Υποθέσεων

ΚΕΦΑΛΑΙΟ II ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ 1. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΕΝΑ ΚΡΙΤΗΡΙΟ 2. ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ ΚΑΤΑ ΔΥΟ ΚΡΙΤΗΡΙΑ

Ενότητα 3. Έλεγχος υπόθεσης. Σύγκριση μέσων τιμών

ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΔΙΑΣΤΗΜΑΤΩΝ ΕΜΠΙΣΤΟΣΥΝΗΣ. Άσκηση 1. Βρείτε δ/μα εμπιστοσύνης για τη μέση τιμή μ κανονικού πληθυσμού όταν n=20,

ΕΛΕΓΧΟΙ ΥΠΟΘΕΣΕΩΝ ΓΙΑ ΙΣΟΤΗΤΑ ΚΑΤΑΝΟΜΩΝ ΒΑΣΙΖΟΜΕΝΟΙ ΣΕ ΠΕΡΙΣΣΟΤΕΡΑ ΑΠΟ ΔΥΟ ΑΝΕΞΑΡΤΗΤΑ ΔΕΙΓΜΑΤΑ

Επαγωγική Στατιστική. Εισαγωγή Βασικές έννοιες

Δειγματοληψία. Πρέπει να γνωρίζουμε πως πήραμε το δείγμα Το πλήθος n ij των παρατηρήσεων σε κάθε κελί είναι τ.μ. με μ ij συμβολίζουμε την μέση τιμή:

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

ΕΞΕΤΑΣΗ ΤΗΣ ΣΧΕΣΗΣ ΔΥΟ ΜΕΤΑΒΛΗΤΩΝ

Βασικές έννοιες της Στατιστικής: Πληθυσμός - Δείγμα

ΛΥΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

ΜΕΤΡΑ ΚΕΝΤΡΙΚΗΣ ΤΑΣΗΣ

Γ. Πειραματισμός - Βιομετρία

Γραπτή Εξέταση Περιόδου Φεβρουαρίου 2011 για τα Τμήματα Ε.Τ.Τ. και Γ.Β. στη Στατιστική 25/02/2011

Έλεγχοι Χ 2 (Μέρος 1 ο ) 28/4/2017

Στατιστική Επιχειρήσεων ΙΙ

Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων (Μέρος 1 ο ) 24/2/2017

Επισκόπηση ύλης Πιθανοτήτων: Μέρος ΙΙ. M. Kούτρας

ΘΕΜΑΤΑ Α : ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ - ΛΥΣΕΙΣ

Άσκηση 1: Λύση: Για το άθροισμα ισχύει: κι επειδή οι μέσες τιμές των Χ και Υ είναι 0: Έτσι η διασπορά της Ζ=Χ+Υ είναι:

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

5 o Μάθημα Έλεγχοι Υποθέσεων

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΜΕΡΟΣ ΙΙ - ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ι Ι ΑΣΚΩΝ : ΤΣΕΡΚΕΖΟΣ ΙΚΑΙΟΣ ΑΣΚΗΣΗ 1. Ν'αποδειχθεί η σχέση : σ 2 =Ε(Χ 2 )-µ 2 ΑΣΚΗΣΗ 2

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

ΧΡΟΝΙΚΕΣ ΣΕΙΡΕΣ. Παπάνα Αγγελική

MEΤΑΣΧΗΜΑΤΙΣΜΟΙ ΤΗΣ ΜΟΡΦΗΣ Y= g( X1, X2,..., Xn)

ΣΑΣΙΣΙΚΗ. Ακαδ. Έτος Βασίλης ΚΟΤΣΡΑ. Διδάσκων: Διδάσκων επί Συμβάσει Π.Δ 407/80.

Εισαγωγή στη Μη Παραμετρική Στατιστική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Παράδειγμα. Χρονολογικά δεδομένα. Οι πωλήσεις μιας εταιρείας ανά έτος για το διάστημα (σε χιλιάδες $)

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) Διάλεξη 7. Στατιστικός έλεγχος υποθέσεων

ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ (SPSS)

Λίγα λόγια για τους συγγραφείς 16 Πρόλογος 17

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ. ΜΑΘΗΜΑ 4ο

ΤΕΙ ΔΥΤΙΚΗΣ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Τμήμα Τραπεζικής & Χρηματοοικονομικής

Α Ν Ω Τ Α Τ Ο Σ Υ Μ Β Ο Υ Λ Ι Ο Ε Π Ι Λ Ο Γ Η Σ Π Ρ Ο Σ Ω Π Ι Κ Ο Υ Ε Ρ Ω Τ Η Μ Α Τ Ο Λ Ο Γ Ι Ο

Στατιστική Συμπερασματολογία

Αντικείμενο του κεφαλαίου είναι: Ανάλυση συσχέτισης μεταξύ δύο μεταβλητών. Εξίσωση παλινδρόμησης. Πρόβλεψη εξέλιξης

09_Μη παραμετρικοί έλεγχοι υποθέσεων. Γούργουλης Βασίλειος Καθηγητής Τ.Ε.Φ.Α.Α. Σ.Ε.Φ.Α.Α. Δ.Π.Θ.

Οικονομετρία. Απλή Παλινδρόμηση. Έλεγχοι υποθέσεων και διαστήματα εμπιστοσύνης των συντελεστών. Τμήμα: Αγροτικής Οικονομίας & Ανάπτυξης

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων

Αναπλ. Καθηγήτρια, Ελένη Κανδηλώρου. Αθήνα Σημειώσεις. Εκτίμηση των Παραμέτρων β 0 & β 1. Απλό γραμμικό υπόδειγμα: (1)

Μέθοδος μέγιστης πιθανοφάνειας

Γ. Πειραματισμός Βιομετρία

Οι στατιστικοί έλεγχοι x τετράγωνο, t- test, ANOVA & Correlation. Σταμάτης Πουλακιδάκος

Ενδεικτικές ασκήσεις ΔΙΠ 50

Επισκόπηση ύλης Πιθανοτήτων Μέρος ΙΙ. M. Kούτρας

ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΕΡΕΥΝΑΣ. Δημήτρης Ιωαννίδης. Τμήμα Οικονομικών Επιστημών.

Transcript:

3.4. Ο Συντελεστής ρ του Spearma Έστω (, ), (, ),..., (, ) ένα δείγμα παρατηρήσεων πάνω στο τυχαίο διάνυσμα (, ). Έστω ( ) ο βαθμός ή η τάξη μεγέθους της μεταβλητής όταν αυτή συγκρίνεται με τις άλλες Χ τιμές, για,,...,. Δηλαδή, ( ), αν είναι η μικρότερη από τις τιμές,,...,, ( ), αν η μεταβλητή είναι η επόμενη μικρότερη τιμή, κ.ο.κ, με τον βαθμό να αντιστοιχεί στην μεγαλύτερη τιμή από τις,,...,. Με όμοιο τρόπο, έστω ότι ( ) έχει την τιμή,,..., ανάλογα με το σχετικό μέγεθος της μεταβλητής, όταν αυτή συγκρίνεται με τις υπόλοιπες τιμές. Τα δεδομένα μπορούν να αποτελούνται και από μη αριθμητικές παρατηρήσεις, οι οποίες εμφανίζονται σε ζεύγη, αν οι παρατηρήσεις είναι τέτοιες που να μπορούν να διαταχθούν κατά αύξουσα σειρά μεγέθους με τον τρόπο που μόλις περιγράψαμε. Στην περίπτωση αυτή, η διάταξη μπορεί να βασίζεται στην ποιότητα των παρατηρήσεων (από την χειρότερη παρατήρηση στην καλύτερη παρατήρηση) ή στον βαθμό προτίμησης που μπορεί να αντιστοιχηθεί στις παρατηρήσεις κ.ο.κ. Στις περιπτώσεις όπου δύο ή περισσότερες από τις τιμές ταυτίζονται (te), αντιστοιχίζουμε σε κάθε μία από τις ίσες αυτές τιμές τον μέσο των βαθμών που θα είχαν αν δεν ταυτίζονταν. Το μέτρο συσχέτισης που προτάθηκε από τον Spearma το 904 δεν είναι άλλο από τον συντελεστή r του Pearso υπολογιζόμενο, όμως, με βάση τις τάξεις μεγέθους των παρατηρήσεων και όχι αυτές καθεαυτές τις παρατηρήσεις. Δηλαδή,

[ ] [ ] [ ] [ ], ρ όπου / και /. Είναι προφανές, ότι εάν δεν υπάρχουν περιπτώσεις ίσων Χ τιμών (αντίστοιχα τιμών), τότε ( ), με αντίστοιχη έκφραση για τον μέσο βαθμό των τιμών. Επιπλέον,

[ ( ) ( )] ( ) ( ) 4 ( ) ( ) ( 6 ) ( ) 4 ( ) ( ) ( 6 ) ( ) 4 ( ) 3 ( ) ( ) ( -), με αντίστοιχη έκφραση για τις τιμές. Επομένως, αν όλες οι παρατηρήσεις είναι διακεκριμένες, ο συντελεστής ρ του Spearma μπορεί να γραφεί με την ισοδύναμη μορφή ( ) ( ) ρ. ( )/ Στην περίπτωση αυτή, συχνά, χρησιμοποιείται μία ισοδύναμη μορφή του συντελεστή ρ, η οποία προσφέρεται περισσότερο για ταχύτερους υπολογισμούς: όπου ρ 6T ( ), 3

4 [ ]. T Αν οι Χ τιμές (αντίστοιχα οι τιμές) δεν είναι όλες διακεκριμένες, δηλαδή υπάρχουν περιπτώσεις ίσων τιμών, τότε χρησιμοποιείται η εξής μορφή του συντελεστή ρ:. ρ Παράδειγμα 3.4.: Δώδεκα ζεύγη διδύμων υποβλήθηκαν σε ένα ψυχολογικό τεστ για να μετρηθεί η επιθετικότητά τους. Η έμφαση ήταν στην εξέταση του βαθμού ομοιότητας μεταξύ των διδύμων του ιδίου ζεύγους. Τα δεδομένα παριστάνουν μετρήσεις της επιθετικότητας και συνοψίζονται στον πίνακα που ακολουθεί. Ζεύγος διδύμων 3 4 5 6 7 8 9 0 Πρωτότοκος 86 7 77 68 9 7 77 9 70 7 88 87 Δευτερότοκος 88 77 76 64 96 7 65 90 65 80 8 7

Οι πρωτότοκοι όλων των ζευγαριών διδύμων διατάχθηκαν ως προς την επιθετικότητά τους κατά αύξουσα τάξη μεγέθους, όπως και οι δευτερότοκοι των ζευγαριών αυτών, με τα εξής αποτελέσματα: Ζεύγος διδύμων 3 4 5 6 7 8 9 0 ( ) 8 3.5 6.5.5 5 6.5.5 3.5 0 9 ( ) 0 7 6 4.5.5.5 8 9 4.5 [( ) - ( )] 4.5 0.5 0 0.5 0.5 6 0.5 0.5 0.5 0.5 Από τα δεδομένα του πίνακα αυτού, προκύπτει ότι η τιμή της στατιστικής συνάρτησης Τ είναι τ [ ( ) ( )] 75. Επομένως, ο συντελεστής συσχέτισης ρ του Spearma είναι 6τ ρ ( ) 6 (75) (44 - ) 0.7378. Ο συντελεστής συσχέτισης του Spearma χρησιμοποιείται συχνά ως ελεγχοσυνάρτηση για τον έλεγχο της ανεξαρτησίας μεταξύ δύο τυχαίων μεταβλητών. Στην πραγματικότητα, ο συντελεστής συσχέτισης ρ του Spearma δεν είναι ευαίσθητος σε ορισμένες μορφές εξάρτησης. Για τον λόγο αυτό, είναι προτιμότερο να είναι κανείς συγκεκριμένος όσο αφορά την μορφή της εξάρτησης που επιθυμεί να ελέγξει. Επομένως, οι δυνατές υποθέσεις που ενδέχεται να ενδιαφερόμαστε να ελέγξουμε παίρνουν την εξής μορφή: 5

Α. (Αμφίπλευρος έλεγχος) Η 0 : Οι μεταβλητές και είναι αμοιβαία ανεξάρτητες. Η : Είτε υπάρχει τάση οι μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής Χ να αντιστοιχούν στις μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής, είτε υπάρχει τάση στις μικρότερες τιμές της μεταβλητής Χ να αντιστοιχούν στις μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής. Β. (Μονόπλευρος έλεγχος για θετική συσχέτιση) Η 0 : Οι μεταβλητές και είναι αμοιβαία ανεξάρτητες. Η : Υπάρχει τάση οι μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής Χ να αντιστοιχούν στις μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής και αντίστροφα. Γ. (Μονόπλευρος έλεγχος για αρνητική συσχέτιση) Η 0 : Οι μεταβλητές και είναι αμοιβαία ανεξάρτητες. Η : Υπάρχει τάση οι μικρότερες τιμές της μεταβλητής Χ να αντιστοιχούν στις μεγαλύτερες τιμές της μεταβλητής και αντίστροφα. Οι εναλλακτικές υποθέσεις που θεωρήθηκαν παραπάνω διατυπώνουν την ύπαρξη συσχέτισης μεταξύ και. Τότε, μία μηδενική υπόθεση "μη ύπαρξης συσχέτισης μεταξύ και " θα ήταν περισσότερο ακριβής από την υπόθεση της " ύπαρξης ανεξαρτησίας μεταξύ και ", όπως θεωρήθηκε παραπάνω. Όμως, η μηδενική υπόθεση δόθηκε και στις τρεις παραπάνω περιπτώσεις με την δεύτερη μορφή της, γιατί αυτή χρησιμοποιείται περισσότερο και είναι ευκολότερο να ερμηνευθεί. 6

Ο συντελεστής συσχέτισης ρ του Spearma μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως ελεγχοσυνάρτηση για τις παραπάνω υποθέσεις. Ο πίνακας 0 του παραρτήματος δίνει τα ποσοστιαία σημεία της κατανομής του συντελεστή ρ κάτω από την μηδενική υπόθεση της ανεξαρτησίας των μεταβλητών και. Τότε, η μηδενική υπόθεση Η 0 της περίπτωσης Β απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας α, αν η τιμή του συντελεστή ρ είναι πολύ μεγάλη, δηλαδή, αν η τιμή του ρ υπερβαίνει το (-α)-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του ρ. Αντίστοιχα, η μηδενική υπόθεση Η 0 της περίπτωσης Γ απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας α, αν η τιμή του συντελεστή ρ είναι μικρότερη από το α-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του. Τέλος, η μηδενική υπόθεση Η 0 της περίπτωσης Α απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας α, αν η τιμή του συντελεστή ρ υπερβαίνει το ( α/)-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του ρ ή αν είναι μικρότερη από το α/-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής του ρ. Αν, επομένως, επιθυμούμε να ελέγξουμε τις υποθέσεις της περίπτωσης Α σε επίπεδο σημαντικότητας 0.05, τότε θα πρέπει να συγκρίνουμε την παρατηρηθείσα τιμή του συντελεστή ρ με τις τιμές των 0.975 και 0.05 ποσοστιαίων σημείων του σχετικού πίνακα του παραρτήματος. Από τον πίνακα αυτόν προκύπτει ότι w 0.975 0.5804 και w 0.05 w 0.975 0.5804. Επομένως, η παρατηρηθείσα τιμή 0.7378 του ρ υπερβαίνει την κρίσιμη τιμή του 0.975 ποσοστιαίου σημείου και, κατά συνέπεια, η υπόθεση Η 0 απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας 5%. Το κρίσιμο επίπεδο του ελέγχου αυτού είναι περίπου 0.0, όπως προκύπτει από τον σχετικό πίνακα του παραρτήματος. 7

Παρατήρηση: Συχνά, για τον έλεγχο των υποθέσεων των περιπτώσεων Α, Β και Γ, αντί να χρησιμοποιηθεί ο συντελεστής ρ του Spearma, χρησιμοποιείται η στατιστική συνάρτηση T [ ( ) ( )]. Θα πρέπει να σημειωθεί, βέβαια, ότι, οποτεδήποτε υπάρχουν αρκετές περιπτώσεις ταύτισης τιμών, θα πρέπει να χρησιμοποιείται ο συντελεστής ρ. Ο έλεγχος, ο οποίος στηρίζεται στην Τ, είναι γνωστός ως έλεγχος των Hotellg και Pabst. Τα ποσοστιαία σημεία της κατανομής της στατιστικής συνάρτησης Τ δίνονται στον πίνακα του παραρτήματος. Ας σημειωθεί, όμως, ότι η τιμή της στατιστικής συνάρτησης Τ είναι μεγάλη όταν η τιμή της στατιστικής συνάρτησης ρ είναι μικρή και αντιστρόφως. Επομένως, η μηδενική υπόθεση Η 0 της περίπτωσης Β απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας α, αν η τιμή της στατιστικής συνάρτησης Τ είναι μικρότερη από το α-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής της. Επίσης, η μηδενική υπόθεση Η 0 της περίπτωσης Γ απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας α αν η τιμή της στατιστικής συνάρτησης Τ υπερβαίνει το ( α)-ποσοστιαίο σημείο της κατανομής της. Παράδειγμα 3.4.: Ας θεωρήσουμε τα δεδομένα του προηγούμενου παραδείγματος και ας υποθέσουμε ότι θέλουμε να ελέγξουμε τις υποθέσεις: Η 0 : Τα μέτρα επιθετικότητας των δύο διδύμων είναι αμοιβαία ανεξάρτητα. Η : Υπάρχει είτε θετική συσχέτιση είτε αρνητική συσχέτιση 8

μεταξύ των δύο μέτρων επιθετικότητας. Λύση: Ας υποθέσουμε ότι επιθυμούμε ο έλεγχος των υποθέσεων αυτών να γίνει σε επίπεδο σημαντικότητας 0.05. Από τον σχετικό πίνακα του παραρτήματος, τα 0.05 και 0.975-ποσοστιαία σημεία της κατανομής της στατιστικής συνάρτησης Τ (για ) είναι w 0.05 0 και w 0.975 3 ( ) w 0.05 45. Όπως, όμως, είδαμε στο προηγούμενο παράδειγμα, η τιμή της στατιστικής συνάρτησης Τ είναι τ75. Η τιμή αυτή βρίσκεται, επομένως, μέσα στην κρίσιμη περιοχή μεγέθους 0.05, αφού είναι μικρότερη από την κρίσιμη τιμή 0 του 0.05 ποσοστιαίου σημείου της κατανομής της Τ. Επομένως, η μηδενική υπόθεση Η 0 απορρίπτεται σε επίπεδο σημαντικότητας 0.05. Το κρίσιμο επίπεδο και αυτού του ελέγχου εκτιμάται με βάση τον πίνακα του παραρτήματος ίσο περίπου με 0.0. 9