Análise de Correlação (Spearman rho)

Correlation é uma análise bivariada que mede a força da associação entre duas variáveis e a direção do relacionamento.

Em termos da força do relacionamento, o valor do correlation coefficient (rs) varia entre 1 and -1 . À medida que o valor do coeficiente de correlação for direcionado para 0, a relação entre as duas variáveis será mais fraca.

A direção do relacionamento é indicada pelo sinal do coeficiente; um sign indica um relacionamento Direct e um – sign indica um relacionamento Inverse .

In general,
• rs> 0 implica concordância positiva entre as fileiras
• rs <0 implica concordância negativa (ou concordância na direção inversa)
• rs = 0 não implica acordo

Spearman rank correlation: É um teste não paramétrico usado para medir o grau de associação entre duas variáveis. O teste de correlação de classificação de Spearman não contém suposições sobre a distribuição dos dados.

The following formula is used to calculate the Spearman rank correlation:

• r s = correlação de Spearman
• D = a diferença entre as fileiras das variáveis correspondentes
• n = número de observações

Como posso executar uma análise de correlação para minha pesquisa?

Vá para: My Surveys » Select Survey » Analytics

Clique em Correlation Analysis na lista suspensa Analysis .

Por padrão, exibimos matriz 2 * 2, que mostra o coeficiente de correlação das duas primeiras perguntas da pesquisa. Para correlacionar outras perguntas:
• Selecione as perguntas em Linhas e colunas que você deseja correlacionar. Você também pode selecionar todas as perguntas.
• Clique no botão Recalculate correlation coeffecient para gerar o relatório.

A seção Limite ajuda o usuário com o código de cores das células, que indica a força do relacionamento entre as variáveis. A correlação direta terá o limite do conjunto de surdos para 0,65 e possui 3 cores. Se o valor do coeficiente de correlação estiver abaixo de 0,80 a 0,65 (limite definido), a célula será colorida com verde claro indicando baixa força do relacionamento. Se o valor estiver entre 0,80 e 0,90, a célula será colorida com verde médio e se o valor estiver acima de 0,90, a célula será colorida com verde escuro, indicando alta intensidade de correlação entre 2 variáveis.

No exemplo acima, descobrimos a relação entre idade e qualificação mais alta, qualificação mais alta e renda familiar, idade e renda familiar são positivas e codificadas por cores de acordo com a força do relacionamento.

This implies there is very strong association between the variables. Any increase in one variable leads to increase in other.

Quando o usuário ativa a correlação inversa, as células com relação inversa são destacadas. Temos baldes semelhantes em correlação inversa. Se o valor do coeficiente de correlação estiver abaixo de -0,80 a -0,65 (o limite definido), a célula será colorida com vermelho claro indicando baixa força do relacionamento. Se o valor estiver entre -0,80 e -0,90, a célula será colorida com vermelho médio e se o valor estiver acima de -0,90, a célula será colorida com vermelho escuro, indicando alta intensidade de correlação entre 2 variáveis.

No exemplo acima, descobrimos que a relação entre idade e sexo, o sexo e a qualificação mais alta são negativos e são codificados por cores de acordo com a força do relacionamento.

O download do Excel com código de cores das células é suportado para a análise de correlação.

Quais tipos de perguntas são suportados para a análise de correlação?

Todas as questões de múltipla escolha são suportadas para análise de correlação.