Spearmani korrelatsioonikordaja rS oli varaseim auastmetel põhinev mitteparameetriline test. Isikute valimi puhul, millest igaüks on mõõdetud Excelis kahe muutuja alusel, on mõte järjestada iga skoor oma muutuja piires. Seejärel lahutage iga üksikisiku jaoks üks auaste teisest. Kui korrelatsioon on täiuslik (positiivses suunas), on kõik erinevused nullid.
Alloleval pildil on näide. Tööstuspsühholoog hindas ettevõtte FarDrate Timepiece Corporation 20 töötaja seltskondlikkust. Skaala oli vahemikus 1 (kõige vähem seltskondlik) kuni 100 (kõige seltskondlikum). Iga FarDrate'i töötaja hindas oma tööga rahulolu ka skaalal 1 (vähim rahulolu) kuni 80 (kõige rohkem rahulolu). Nullhüpotees on, et seltskondlikkus ei ole korrelatsioonis tööga rahuloluga. Alternatiivne hüpotees on, et need kaks muutujat on korrelatsioonis.
Andmed on veergudes B ja C ning pingeread veergudes E ja F. Iga järgupaari erinevused on veerus G.
Spearmani rS.
Valem on
kus d on paaridevaheline erinevus. Nagu tavalise korrelatsioonikordaja puhul, peaks nullhüpotees tõene rS olema nulli ümber.
Auastmete arvutamiseks veerus E tippige
=RANK.AVG(B2,$B$2:$B$21,1)
E2-sse ja täidetakse automaatselt. E veerus olevate ridade jaoks tippige
=RANK.AVG(C2,$C$2:$C$21,1)
F2-sse ja täidetakse automaatselt.
Korrelatsioonikordaja arvutamiseks ei pea te lahtrisse J4 tippima keerulist Exceli valemit. Miks? Kuna Excel ja matemaatiline statistika ühinevad suure üllatusega: peate vaid tippima
=KORREL(E2:E21,F2:F21)
sisse J4. See on kõik. CORRELi kasutamine auastmetel annab sama vastuse nagu ülaltoodud valem. (Seega pole tegelikult vaja arvutada paaridevahelisi järjestuste erinevusi veerus G.)
Arvutama
N on paaride arv ja testil on N-2 vabadusastet.
Saate määrata lahtris I2 oleva väärtuse nimeks Arv_of_pairs. Nii et tüüp
=J4*SQRT(paaride_arv-2)/SQRT(1-J4^2)
sisse J6 ja
=T.DIST.2T(J6,_paaride_arv-2)
sisse J7. Kui te ei tea korrelatsiooni suunda ette, võite kasutada kahepoolse t jaotuse funktsiooni. Ja veel kord, madal p-väärtus käsib nullhüpoteesi tagasi lükata.