İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›İstatistik›Sağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)
Regression model

Sağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)

Robust Correlation (Spearman, Kendall, and Biweight) · Ayrıca şöyle bilinir: Spearman correlation, Kendall tau, biweight midcorrelation, rank correlation, Robust Korelasyon (Spearman & Kendall & Biweight)

Sağlam Korelasyon, aykırı değerlere dirençli birliktelik ölçümleri ailesidir; Spearman'ın sıra korelasyonunu, Kendall'ın tau'sunu ve biweight orta korelasyonunu kapsar. Wilcox (2012) ve Shevlyakov & Oja (2016) tarafından açıklanan sağlam istatistik geleneğinden yararlanarak, birkaç aşırı nokta tarafından çarpıtılmadan iki değişkenin ne kadar güçlü birlikte hareket ettiğini ölçer.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 2 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Sağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)
Kendall Tau Sıra Korelas…En Küçük Kareler (EK) Re…Pearson Çarpım-Moment Ko…Kuantil RegresyonuSpearman Sıra Korelasyon…Bootstrap ÇıkarımıPermütasyon (Rastgeleleş…Winsorlu Tahmin

Ne zaman kullanılır

İki sürekli veya sıralı değişken arasındaki birlikteliğin gücünü istediğinizde ancak aykırı değerlerden, ağır kuyruklardan veya kesin doğrusal olmayan monoton bir ilişkiden şüpheleniyorsanız sağlam korelasyonu kullanın. Normal dağılımlı olmayan veriler için uygundur ve en az yaklaşık 20 gözlemden oluşan bir örneklem önerilir. Spearman ilişkinin monoton olduğunu varsayar ve Kendall az sayıda bağlı değer olduğunda en iyi sonucu verir. Aykırı değerler aşırı olduğunda, aile içindeki en güvenli seçenek biweight orta korelasyonudur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Aykırı değerlere ve ağır kuyruklu dağılımlara karşı dirençlidir, bu nedenle birkaç aşırı nokta sonucu domine etmez.
  • Verilerin normal dağılımlı olmasını gerektirmez ve sürekli veya sıralı değişkenler için çalışır.
  • Spearman ve Kendall, yalnızca kesin doğrusal olanlarla değil, herhangi bir monoton ilişkiyi yakalar.
Sınırlılıklar
  • Çok küçük örneklemlerde (n < 10) katsayılar güvenilmez hale gelir; permütasyon tabanlı bir test tercih edilir.
  • Aykırı değer oranı çok yüksek olduğunda (yaklaşık %25'in üzerinde) Spearman ve Kendall bile etkilenebilir ve yalnızca biweight orta korelasyonu hayatta kalabilir.
  • Sıra tabanlı ölçümler monoton birlikteliği tanımlar, doğrusal bir etkinin büyüklüğünü değil, bu nedenle bir regresyon eğimi için doğrudan bir ikame değildir.

SSS

Spearman ve Kendall arasındaki fark nedir?

Her ikisi de sıra tabanlıdır, ancak Spearman değerlerin sıralarını korele ederken, Kendall'ın tau eşleşen eksi eşleşmeyen çiftleri sayar. Kendall, bir anlaşma olasılığı olarak daha yorumlanabilir olma eğilimindedir ve küçük örneklemlerle daha kararlıdır, ancak çok sayıda bağlı değerden daha fazla etkilenir.

Spearman veya Kendall yerine ne zaman biweight orta korelasyonunu kullanmalıyım?

Aykırı değerlerin oranı çok yüksek olduğunda - verilerin kabaca dörtte biri - sıra korelasyonları bile bozulabilir. Biweight orta korelasyonu medyan'dan uzaktaki noktaların ağırlığını azaltır ve bu durumda kararlı kalır, bu da onu aile içindeki en dirençli seçenek haline getirir.

Sağlam korelasyon Pearson korelasyonundan nasıl farklıdır?

Pearson'ın katsayısı doğrusal birlikteliği ölçer ve tek bir aşırı değer onu gerçek desenden uzağa çekebilir. Sağlam korelasyonlar, aykırı değerlerin ve normal olmayan, ağır kuyruklu verilerin çok daha az etkiye sahip olması için sıraları veya ağırlık azaltmayı kullanır ve kesin doğrusal birliktelik yerine monoton birlikteliği yakalarlar.

Ne kadar örneklem büyüklüğüne ihtiyacım var?

En az yaklaşık 20 gözlemden oluşan bir örneklem önerilir. Kabaca 10 gözlemin altında katsayılar güvenilmez hale gelir ve birliktelik için permütasyon tabanlı bir test tercih edilir.

Kaynaklar

  1. Wilcox, R. R. (2012). Introduction to Robust Estimation and Hypothesis Testing. Academic Press. ISBN: 978-0123869838
  2. Shevlyakov, G. & Oja, H. (2016). Robust Correlation: Theory and Applications. Wiley. ISBN: 978-1118493458

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Robust Correlation (Spearman, Kendall, and Biweight). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/robust-correlation

İlişkili yöntemler

Kendall Tau Sıra KorelasyonuEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKuantil RegresyonuSpearman Sıra Korelasyon Katsayısı

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Kendall Tau Sıra Korelasyonuİstatistik↔ karşılaştır
  • En Küçük Kareler (EK) RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Pearson Çarpım-Moment Korelasyon Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır
  • Kuantil RegresyonuEkonometri↔ karşılaştır
  • Spearman Sıra Korelasyon Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Bootstrap ÇıkarımıPermütasyon (Rastgeleleştirme) TestiWinsorlu Tahmin

Benzer yöntemler

Sağlamlaştırılmış Kendall Tau Sıra KorelasyonuSağlam Spearman KorelasyonuSpearman Sıra Korelasyon KatsayısıSağlam Pearson KorelasyonuKendall's Tau Sıra KorelasyonuKendall Tau Sıra KorelasyonuPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıSağlam Mann-Whitney U Testi

İlgili referans kavramlar

Korelasyon ve KovaryansSıra Tabanlı YöntemlerCorrelationNonparametrik İstatistikRegresyon ve KorelasyonAssociation Measures

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Robust Correlation (Robust Correlation (Spearman, Kendall, and Biweight)). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/robust-correlation · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Spearman rank, Kendall tau; biweight from Wilcox / Shevlyakov & Oja robust statistics tradition
Year
2012
Type
Robust correlation measures
Estimator
Rank-based (Spearman, Kendall) and biweight midcorrelation
Outcome
association strength
MinSample
20
RequiresNormality
Hayır
İlişkili yöntemler
Kendall Tau Sıra KorelasyonuEn Küçük Kareler (EK) RegresyonuPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKuantil RegresyonuSpearman Sıra Korelasyon Katsayısı
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil