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›Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Hypothesis test

Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı

Spearman Rank Correlation Coefficient · Ayrıca şöyle bilinir: Spearman's rho, Spearman rank-order correlation, Spearman Sıra Korelasyonu

Spearman sıra korelasyon katsayısı (ρ), iki değişken arasındaki monotonik ilişkiyi ölçen parametrik olmayan bir ölçümdür. Charles Spearman tarafından 1904 yılında tanıtılan bu yöntem, ham gözlemleri sıralara dönüştürür ve normal dağılım veya doğrusal ilişki varsaymadan, bir değişken arttıkça diğerinin ne kadar tutarlı bir şekilde arttığını ölçer.

ScholarGate
  1. Hypothesis test
  2. v1
  3. 1 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.

Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı
Kendall Tau Sıra Korelas…Mann-Whitney U testiPearson Çarpım-Moment Ko…Korelasyon Katsayısı Nok…Pearson Korelasyonu için…Sıralı Alternatifler içi…Kendall's Tau Sıra Korel…Kısmi KorelasyonSağlam Korelasyon (Spear…Sağlamlaştırılmış Kendal…

+2 tane daha

Ne zaman kullanılır

Değişkenler en azından sıralı ölçekte olduğunda ve normalite veya doğrusal ilişki varsayımında bulunamadığınızda, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek istediğinizde Spearman korelasyonunu kullanın. Veriler aykırı değerler içerdiğinde, ilişki monotonik ancak tam olarak doğrusal olmadığında veya değişkenlerden biri veya her ikisi sıralı ölçekte (örn. Likert maddeleri, sıralı tercihler) ölçüldüğünde tercih edilen seçenektir. Minimum önerilen örneklem 10 gözlemdir. n 10'dan küçükse, Kendall'ın tau daha güvenilir bir alternatiftir. Her zaman önce bir saçılım grafiği incelenmelidir: ilişki monotonik değilse (U şeklinde veya döngüsel), ne Spearman ne de Pearson uygundur.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Normalite veya doğrusalite gerektirmez — herhangi bir monotonik ilişkiye uygulanır.
  • Sıralar aşırı değerlere duyarsız olduğu için aykırı değerlere karşı dayanıklıdır.
  • Hem sürekli hem de sıralı verilerle çalışır, bu da onu disiplinler arasında geniş çapta uygulanabilir kılar.
  • Geniş çapta kabul görmüş ve her büyük istatistik paketinde mevcuttur.
Sınırlılıklar
  • Yalnızca monotonik ilişkileri tespit eder; monotonik olmayan desenler (örn. U şeklinde) güçlü bir ilişki varken bile ρ'yi sıfıra yaklaştırır.
  • Veriler gerçekten iki değişkenli normal olduğunda Pearson korelasyonundan daha az istatistiksel güce sahiptir.
  • Çok sayıda eşit sıralama olduğunda standart formül daha az doğrudur; bunun yerine sıra tabanlı genel Pearson formülü kullanılmalıdır.
  • 10'dan küçük bir örneklem güvenilmez sonuçlar üretir.

SSS

Ne zaman Spearman yerine Pearson kullanmalıyım?

İki değişkenli normaliteyi varsayamadığınızda, değişkenlerden biri veya her ikisi sıralı olduğunda veya veriler etkili aykırı değerler içerdiğinde Spearman'ı kullanın. Pearson, normalite ve doğrusalite altında daha güçlüdür, ancak tek bir aşırı değerden kötü şekilde etkilenebilir. Şüpheye düştüğünüzde, saçılım grafiğini inceleyin ve bir normalite kontrolü yapın.

Pratikte ρ = 0.45 ne anlama gelir?

Orta derecede pozitif bir monotonik ilişkiyi gösterir: bir değişken arttığında, diğeri de artma eğilimindedir, ancak desen güçlü kabul edilemeyecek kadar sıkı değildir. Geleneksel olarak, |ρ| < 0.30 zayıf, 0.30–0.49 orta, ve 0.50 veya üstü güçlü kabul edilir, ancak bu eşikler disipline bağlıdır.

Verilerdeki eşitlikleri nasıl ele alırım?

Gözlemler aynı değere sahip olduğunda, işgal edecekleri sıraların ortalaması atanır. Çok sayıda eşitlik olduğunda basitleştirilmiş d² formülü doğru olmaz; bunun yerine sıra vektörlerine uygulanan Pearson formülünü kullanın — çoğu istatistik yazılımı bunu otomatik olarak yapar.

Spearman korelasyonunu aynı anda ikiden fazla değişkeni karşılaştırmak için kullanabilir miyim?

Spearman'ın ρ'si ikili bir ölçümdür; tam olarak iki değişken arasındaki ilişkiyi aynı anda ölçer. Birden fazla değişken için, ikili ρ değerlerinin bir korelasyon matrisi hesaplayın. Artan yanlış pozitif oranları önlemek için birden fazla karşılaştırma için p-değerlerini ayarlayın (örn. Bonferroni veya FDR düzeltmesi ile).

Kaynaklar

  1. Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. The American Journal of Psychology, 15, 72–101. DOI: 10.2307/1412159 ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 1). Spearman Rank Correlation Coefficient. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/spearman-correlation

İlişkili yöntemler

Kendall Tau Sıra KorelasyonuMann-Whitney U testiPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKorelasyon Katsayısı Nokta-Çiftseri

Hangi yöntem?

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

  • Kendall Tau Sıra Korelasyonuİstatistik↔ karşılaştır
  • Mann-Whitney U testiİstatistik↔ karşılaştır
  • Pearson Çarpım-Moment Korelasyon Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır
  • Korelasyon Katsayısı Nokta-Çiftseriİstatistik↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Pearson Korelasyonu için İstatistiksel Güç AnaliziSıralı Alternatifler için Jonckheere-Terpstra TestiKendall Tau Sıra KorelasyonuKendall's Tau Sıra KorelasyonuKısmi KorelasyonPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKorelasyon Katsayısı Nokta-ÇiftseriSağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)Sağlamlaştırılmış Kendall Tau Sıra KorelasyonuSağlam Pearson KorelasyonuSağlam Spearman Korelasyonu

Benzer yöntemler

Sağlam Spearman KorelasyonuSağlam Korelasyon (Spearman, Kendall ve Biweight)Kendall Tau Sıra KorelasyonuPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKendall's Tau Sıra KorelasyonuSağlamlaştırılmış Kendall Tau Sıra KorelasyonuSağlam Pearson KorelasyonuMann-Whitney U testi

İlgili referans kavramlar

Korelasyon ve KovaryansSıra Tabanlı YöntemlerCorrelationNonparametrik İstatistikAssociation MeasuresÇok Boyutlu Ölçekleme

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

ScholarGate — Spearman Correlation (Spearman Rank Correlation Coefficient). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/statistics/spearman-correlation · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Charles Spearman
Year
1904
Family
Correlation
Type
Nonparametric rank-based correlation
Parametric
Hayır
MinSample
10
Outcome
ordinal or continuous
RangeOfStatistic
−1 to +1
Symbol
ρ (rho)
İlişkili yöntemler
Kendall Tau Sıra KorelasyonuMann-Whitney U testiPearson Çarpım-Moment Korelasyon KatsayısıKorelasyon Katsayısı Nokta-Çiftseri
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