ٽيوٽوريل هڪ سادي ٻولي ۾ اسپيئرمين جي باهمي تعلق جي بنيادي ڳالهين کي بيان ڪري ٿو ۽ ڏيکاري ٿو ته ڪيئن حساب ڪجي Spearman rank correlation coefficient Excel ۾.

جڏهن Excel ۾ باهمي تعلق جو تجزيو ڪيو وڃي، اڪثر ڪيسن ۾ توهان پيئرسن جي رابطي سان معاملو ڪنداسين. پر ڇاڪاڻ ته Pearson correlation coefficient ماپ ڪري ٿو صرف ٻن متغيرن جي وچ ۾ هڪ لڪير لاڳاپو، اهو سڀني ڊيٽا جي قسمن لاءِ ڪم نٿو ڪري - توهان جا متغير شايد مضبوط طور تي غير لڪير طريقي سان جڙيل هجن ۽ اڃا به صفر جي ويجهو آهي. اهڙين حالتن ۾، توهان ڪري سگهو ٿا اسپيئرمين رينڪ جو تعلق پيئرسن جي بجاءِ.

اسپيئرمين جو تعلق - بنياديات

The اسپيئرمين تعلق نان پيراميٽرڪ آهي. Pearson correlation coefficient جو نسخو جيڪو ٻن متغيرن جي وچ ۾ تعلق جي درجي کي ماپ ڪري ٿو انهن جي صفن جي بنياد تي.

The Pearson Product Moment Correlation ٽيسٽ ڪري ٿو Linear ٻن لڳاتار وچ ۾ تعلق متغير لڪير جو مطلب آهي هڪ تعلق جڏهن ٻه متغير هڪ ئي رخ ۾ هڪ مستقل شرح تي تبديل ٿيندا آهن.

Spearman Rank Correlation درجه بندي قدرن جي وچ ۾ monotonic تعلق جو اندازو لڳائي ٿو. هڪ هڪجهڙائي واري رشتي ۾، متغير پڻ هڪٻئي سان تبديل ٿيڻ جو رجحان رکن ٿا، پر ضروري ناهي ته هڪ مستقل شرح تي.

ڪڏهن ڪرڻو آهي اسپيئرمين باهمي تعلق

اسپيئرمين باهمي تجزيي کي استعمال ڪيو وڃي ٿو ڪنهن به پٺيانحالتون جڏهن پيئرسن جي باهمي تعلق جا بنيادي مفروضا پورا نه ٿيا آهن:

1. جيڪڏهن توهان جو ڊيٽا ڏيکاري ٿو هڪ غير لڪير تعلق يا عام طور تي ورهايل نه آهي.
2. جيڪڏهن گهٽ ۾ گهٽ هڪ متغير آهي آرڊينل . جيڪڏھن توھان جا قدر رکي سگھجن ٿا ”پهريون، ٻيو، ٽيون…“ آرڊر، توھان آرڊرل ڊيٽا سان ڊيل ڪري رھيا آھيو.
3. جيڪڏھن اھم آھن ٻاھرين . پيئرسن جي لاڳاپي جي برعڪس، اسپيئرمين جو تعلق ٻاهران وارن لاءِ حساس نه هوندو آهي ڇاڪاڻ ته اهو صفن تي حساب ڪتاب ڪندو آهي، تنهن ڪري حقيقي قدرن جي وچ ۾ فرق جي ڪا معنيٰ نه هوندي آهي.

مثال طور، توهان استعمال ڪري سگهو ٿا اسپيئرمين تعلق هيٺين سوالن جا جواب ڳولڻ لاءِ:

• ڇا تعليم جي اعليٰ سطح وارا ماڻهو ماحول جي باري ۾ وڌيڪ فڪرمند آهن؟
13>ڇا انهن علامتن جو تعداد هڪ مريض جي مرضي سان لاڳاپيل آهي دوا وٺڻ لاءِ؟

اسپيئرمين باہمي لاڳاپن جي کوٽائي

انگن اکرن ۾، اسپيئرمين باہمي تعلق جي کوٽائي جي نمائندگي ڪئي وئي آهي يا ته r _s يا يوناني اکر ρ ("rho")، جنهن ڪري ان کي اڪثر Spearman’s rho چيو ويندو آهي.

اسپيئرمين جي درجه بندي باهمي تعلق جي کوٽائي کي ماپيندي آهي. ڊيٽا جي صفن جي وچ ۾ تعلق جي طاقت ۽ هدايت. اها -1 کان 1 تائين ڪا به قيمت ٿي سگهي ٿي، ۽ 1 جي کوٽائي جي مطلق قدر جي ويجھو، تعلق اوترو مضبوط:

13>1 هڪ مڪمل مثبت آهي.باهمي تعلق
• -1 هڪ مڪمل ناڪاري تعلق آهي
• 0 ڪو به تعلق ناهي

ان تي منحصر آهي ته اتي موجود آهن يا اتي درجه بندي ۾ ڪو به لاڳاپو نه آهي (ساڳي درجه بندي ٻن يا وڌيڪ مشاهدن لاءِ مقرر ڪئي وئي آهي)، اسپيئرمين باہمي لاڳاپن جي کوٽائي کي هيٺين فارمولين مان شمار ڪري سگهجي ٿو.

جيڪڏهن اتي جڙيل درجه بندي نه آهي , هڪ آسان فارمولا ڪندو:

ڪٿي:

13> d _i فرق آهي رينڪ جي هڪ جوڙي جي وچ ۾
• n مشاهدن جو تعداد آهي

To deal with tied ranks ، اسپيئرمين جي رابطي جو پورو نسخو فارمولا استعمال ڪيو وڃي ٿو، جيڪو ٿورڙو تبديل ٿيل نسخو آهي Pearson's r:

جتي:

• R(x) ۽ R(y ) x ۽ y متغيرن جا درجا آهن
• R(x) ۽ R(y) وچين درجا آهن

ايڪسل ۾ اسپيئرمين جي لاڳاپي کي CORREL فنڪشن سان ڪيئن ڳڻيو وڃي

افسوس سان، ايڪسل ۾ اسپيا کي ڳڻڻ لاءِ ان بلٽ فنڪشن ناهي rman درجو باہمي رابطي جي کوٽائي. بهرحال، ان جو مطلب اهو ناهي ته توهان کي مٿي ڏنل فارمولن سان توهان جي دماغ کي ريڪ ڪرڻو پوندو. ايڪسل کي ٿورڙي ڦيرائڻ سان، اسان اسپيئرمين سان تعلق ڪرڻ لاءِ هڪ تمام آسان طريقو وٺي سگهون ٿا.

مثال طور، اچو ته اهو معلوم ڪرڻ جي ڪوشش ڪريون ته ڇا اسان جي جسماني سرگرمي جو اسان جي بلڊ پريشر سان ڪو تعلق آهي. ڪالم B ۾، اسان وٽ منٽن جو تعداد آهي جيڪو 10 ساڳئي عمر جا مرد خرچ ڪن ٿاروزاني جم ۾، ۽ ڪالم سي ۾، اسان وٽ انهن جو سسٽولڪ بلڊ پريشر آهي.

Excel ۾ اسپيئرمين جي رابطي جي کوٽائي کي ڳولڻ لاء، هي قدم انجام ڏيو:

1. پنهنجي ڊيٽا جي درجه بندي

   ڇاڪاڻ ته اسپيئرمين جو تعلق ٻن متغيرن جي وچ ۾ تعلقن جو اندازو لڳائي ٿو انهن جي صفن جي بنياد تي، توهان کي پنهنجي ماخذ ڊيٽا کي درجه بندي ڪرڻ جي ضرورت آهي. اهو تيزيءَ سان ٿي سگهي ٿو Excel RANK.AVG فنڪشن کي استعمال ڪندي.

   ڏسو_ پڻ: Outlook ۾ اي ميل انڪرپشن - ڊجيٽل ID سان پيغامن کي ڪيئن انڪرپٽ ڪجي

   پهرين متغير (جسماني سرگرمي) جي درجه بندي ڪرڻ لاءِ، هيٺ ڏنل فارمولا داخل ڪريو D2 ۾ ۽ پوءِ ان کي ڇڪيو D11 ڏانهن:

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

   ٻئي متغير (بلڊ پريشر) جي درجه بندي ڪرڻ لاءِ، سيل E2 ۾ ھيٺ ڏنل فارمولا وجھو ۽ ان کي ڪالم ھيٺ نقل ڪريو:

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

   فارمولن جي صحيح ڪم ڪرڻ لاءِ , مھرباني ڪري مڪمل سيل حوالن سان حدن کي بند ڪرڻ جي پڪ ڪريو.

   ھن نقطي تي، توھان جو ماخذ ڊيٽا ھن جھڙو ڏسڻ گھرجي:

   

2. Spearman correlation coefficient ڳولھيو

   انڪري قائم ٿيل صفن سان، اسان ھاڻي اسپيئرمين جي rho حاصل ڪرڻ لاءِ Excel CORREL فنڪشن استعمال ڪري سگھون ٿا:

   =CORREL(D2:D11, E2:E11)

   فارمولا موٽائي ٿو ڪوفيشينٽ جو -0.7576 (گول 4 انگن تائين)، جيڪو ڪافي مضبوط منفي لاڳاپو ڏيکاري ٿو ۽ اسان کي ان نتيجي تي پهچڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته هڪ شخص جيترو وڌيڪ مشق ڪندو، اوترو ئي ان جو بلڊ پريشر گهٽ ٿيندو.

   ساڳئي نموني لاءِ پيئرسن جي لاڳاپي جي کوٽائي (- 0.7445) اشارو ٿورڙو ڪمزور لاڳاپو، پر اڃا تائين شماريات خاص طور تي اهم:

   0>22>3>14>15>

   هن جي خوبصورتيطريقو اهو آهي ته اهو تيز، آسان ۽ ڪم ڪري ٿو قطع نظر ان جي رينڪنگ ۾ لاڳاپا آهن يا نه.

   Calculate Spearman correlation coefficient Excel ۾ روايتي فارمولي سان

   جيڪڏهن توهان کي پڪ ناهي ته CORREL فنڪشن اسپيئرمين جي rho حق کي ڪمپيوٽي ڪيو آهي، توهان انگن اکرن ۾ استعمال ٿيل روايتي فارمولي سان نتيجن جي تصديق ڪري سگهو ٿا. هتي ڪيئن آهي:

   12>
3. هر هڪ جوڙ جي درجه بندي جي وچ ۾ فرق ڳوليو ( d ) هڪ درجي کي ٻئي مان گھٽائيندي:

   =D2-E2

   هي فارمولا هلي ٿو F2 ڏانهن ۽ پوء ڪالمن کي نقل ڪيو ويو آهي.

4. هر درجه بندي جي فرق کي ٻن جي طاقت تائين وڌايو ( d2 ):

   =F2^2

   هي فارمولا ڪالم G ڏانهن وڃي ٿو.

   <14
5. اسڪوائر فرقن کي شامل ڪريو:

   =SUM(G2:G11)

   ھي فارمولا ڪنھن به خالي سيل ڏانھن وڃي سگھي ٿو، اسان جي صورت ۾ G12.

   ھيٺ ڏنل اسڪرين شاٽ مان، توھان بھتر حاصل ڪندا. ڊيٽا جي ترتيب کي سمجھڻ:

   

6. ان تي منحصر ڪري ٿو ته ڇا توهان جي ڊيٽا سيٽ ۾ ڪو به تعلق آهي يا نه، انهن فارمولين مان هڪ کي استعمال ڪريو اسپيئرمين جي رابطي جي کوٽائي کي ڳڻڻ لاءِ.

اسان جي مثال ۾، ڪوبه لاڳاپو نه آهي، تنهنڪري اسان هڪ آسان فارمولا سان وڃون ٿا:

24>

نتيجي طور، توھان حاصل ڪندا -0.757575758 ، جيڪو مڪمل طور تي اتفاق ڪري ٿو اسپيئرمين باہمي لاڳاپن جي کوٽائي ساناڳوڻو مثال.

Microsoft Excel ۾، مٿين حسابن کي هيٺين مساوات سان انجام ڏئي سگهجي ٿو:

=1-(6*G12/(10*(10^2-1)))

جتي G12 اسڪوائر درجي جي فرق جو مجموعو آهي (d2) .

گراف استعمال ڪندي ايڪسل ۾ اسپيئرمين باهمي تعلق ڪيئن ڪجي

ايڪسل ۾ باهمي تعلق جي کوٽائي صرف لڪير (پيئرسن) يا مونوٽونڪ (اسپيئرمين) رشتن کي ماپيندي آهي. تنهن هوندي، ٻيون تنظيمون ممڪن آهن. تنهن ڪري، توهان جو ڪو به تعلق نه آهي، اهو هميشه هڪ سٺو خيال آهي ته هڪ گراف ۾ متغيرن جي وچ ۾ تعلق جي نمائندگي ڪرڻ لاء.

درجه بندي واري ڊيٽا لاءِ باهمي تعلق گراف ٺاهڻ لاءِ، هتي اهو آهي جيڪو توهان کي ڪرڻو آهي:

1. رينڪ کي ڳڻيو RANK.AVG فنڪشن استعمال ڪندي جيئن هن مثال ۾ بيان ڪيو ويو آهي.
2. اندرن سان ٻه ڪالمن چونڊيو.
3. XY اسڪيٽر چارٽ داخل ڪريو. ان لاءِ، Scatter چارٽ آئڪن تي ڪلڪ ڪريو Inset ٽئب تي، Chats گروپ ۾.
4. شامل ڪريو. توهان جي چارٽ ڏانهن رجحان لائن. تيز ترين طريقو چارٽ ايليمينٽس بٽڻ تي ڪلڪ ڪرڻ آهي. ٽرينڊ لائن تي ڊبل ڪلڪ ڪريو ان جي پين کي کولڻ لاءِ، سوئچ ڪريو Trendline Options ٽئب ۽ منتخب ڪريو R-squared Value ڏيکاريو چارٽ تي باڪس.
5. بهتر درستگي لاءِ R2 قدر ۾ وڌيڪ انگ ڏيکاريو.

نتيجي طور، توھان حاصل ڪندا رينڪ جي وچ ۾ تعلق جي بصري نمائندگي. اضافي طور تي، توهان حاصل ڪندا تعمير جي کوٽائي (R2)، جنهن جو چورس جڙ آهي پيئرسن باهمي ڪوفيشٽ (r). پر ڇاڪاڻ ته توهان درجه بندي واري ڊيٽا کي پلاٽ ڪيو آهي، هي پيئرسن جو آر ٻيو ڪجهه ناهي پر اسپيئرمين جو rho.

نوٽ. R-squared هميشه هڪ مثبت نمبر هوندو آهي، تنهن ڪري deduced Spearman rank correlation coefficient به هميشه مثبت هوندو. هڪ مناسب نشاني شامل ڪرڻ لاءِ، صرف پنهنجي رابطي واري گراف ۾ لڪير کي ڏسو - هڪ مٿاهين سلپ هڪ مثبت لاڳاپو (پلس نشاني) کي ظاهر ڪري ٿو ۽ هڪ هيٺئين سلپ هڪ منفي رابطي (مائنس نشاني) کي ظاهر ڪري ٿو.

اسان جي صورت ۾، R2 برابر 0.5739210285. اسڪوائر روٽ کي ڳولڻ لاءِ SQRT فنڪشن استعمال ڪريو:

=SQRT(0.5739210285)

…۽ توھان حاصل ڪندا 0.757575758 جو اڳ ۾ ئي واقف ڪوئفيشينٽ.

گراف ۾ ھيٺئين سلپ ھڪڙي منفي ڏيکاري ٿي. correlation، تنھنڪري اسان مائنس نشاني شامل ڪريون ٿا ۽ حاصل ڪريو صحيح اسپيئرمين باہمي تعلق جي کوٽائي جو -0.757575758.

اھڙيءَ طرح توھان حساب ڪري سگھوٿا اسپيئرمين جي درجه بندي باهمي تعلق جي کوٽ کي Excel ۾. ھن سبق ۾ بحث ڪيل مثالن تي ويجھي نظر رکڻ لاءِ، توھان کي ڀليڪار آھي ھيٺ ڏنل اسان جو نمونو ورڪ بڪ ڊائون لوڊ ڪريو. مان توهان جي پڙهڻ لاءِ مهرباني ڪريان ٿو ۽ اميد اٿم ته توهان کي ايندڙ هفتي اسان جي بلاگ تي ڏسڻ لاءِ!

پریکٹس ورڪ بڪ

اسپيئرمين رينک ڪوريليشن ان ايڪسل ۾ (.xlsx فائل)