Kandungan
Korelasi (r) adalah ukuran hubungan linear antara dua pembolehubah. Sebagai contoh, panjang kaki dan panjang badan sangat berkorelasi; ketinggian dan berat kurang berkarisma tinggi, dan ketinggian dan panjang nama (dalam huruf) tidak dikecilkan.
Satu korelasi positif yang sempurna: r = 1. (Apabila seseorang naik yang lain naik) Korelasi negatif yang sempurna: r = -1 (Apabila seseorang naik, yang lain turun) Tiada korelasi: r = 0 (Tidak ada linear hubungan)
Matriks korelasi adalah matriks banyak korelasi.
Mengira Matriks Korelasi dengan R
Dapatkan data. Jika data anda di Excel, kaedah yang paling mudah adalah menyimpannya sebagai fail .csv (Dalam Excel 7, klik "Fail", kemudian "Simpan sebagai," kemudian "format lain." Kemudian dalam "Simpan sebagai jenis," tatal turun ke CSV (nilai dipisahkan koma) Setiap baris harus mempunyai data pada satu subjek, dan setiap lajur harus menjadi satu pemboleh ubah.
Baca data ke dalam R menggunakan read.csv. Sebagai contoh, jika data anda berada dalam "c: mydisk mydir data.csv" masukkan mydata <- read.csv ("c: /mydisk/mydir/data.csv").
Hitung matriks korelasi dengan menggunakan cor (). Sebagai contoh: cor (mydata). Atau, anda boleh menyimpan matriks korelasi sebagai objek untuk kegunaan kemudian, menggunakan: cormat <- cor (mydata).
Pengkomputeran Matriks Korelasi dengan SAS
Dapatkan data. SAS boleh membaca data dalam banyak format. Jika anda menyimpan data anda di Excel, mempunyai satu subjek pada setiap baris dan satu pemboleh ubah dalam setiap lajur
Baca data ke SAS. Anda boleh menggunakan wizard IMPORT untuk mendapatkan data anda. Klik pada "Fail," kemudian "Import data," kemudian pilih jenis data menggunakan menu lungsur. Klik "Seterusnya" dan navigasi ke data anda, kemudian klik "Selesai."
Kirakan matriks korelasi. Jika data anda disimpan dalam SAS sebagai mydata, dengan pembolehubah VAR1, VAR2 dan VAR3, maka taipkan: PROC CORR data = mydata; VAR var1 var2 var3; RUN;