كيفية حساب الارتباط النقطي الثنائي في بايثون

يتم استخدام الارتباط النقطي الثنائي لقياس العلاقة بين المتغير الثنائي x والمتغير المستمر y.

على غرار معامل ارتباط بيرسون ، يأخذ معامل الارتباط ثنائي النقطة قيمة تتراوح بين -1 و1 حيث:

• -1 يشير إلى وجود علاقة سلبية تماما بين متغيرين
• 0 يشير إلى عدم وجود علاقة بين متغيرين
• 1 يشير إلى وجود علاقة إيجابية تماما بين متغيرين

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية حساب الارتباط النقطي الثنائي بين متغيرين في بايثون.

مثال: الارتباط النقطي الثنائي في بايثون

لنفترض أن لدينا متغير ثنائي، x، ومتغير مستمر، y:

 x = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0]
y = [12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12]

يمكننا استخدام الدالة pointbiserialr() من مكتبة scipy.stats لحساب الارتباط بين النقطة الثنائية بين المتغيرين.

لاحظ أن هذه الدالة تُرجع معامل الارتباط مع القيمة p المقابلة:

 import scipy.stats as stats

#calculate point-biserial correlation
stats. pointbiserialr (x,y)

PointbiserialrResult(correlation=0.21816, pvalue=0.51928)

معامل الارتباط النقطي الثنائي هو 0.21816 والقيمة p المقابلة هي 0.51928 .

وبما أن معامل الارتباط موجب، فهذا يشير إلى أنه عندما يأخذ المتغير x القيمة “1”، فإن المتغير y يميل إلى أخذ قيم أعلى مما لو أخذ المتغير x القيمة “0”.

وبما أن القيمة p لهذا الارتباط لا تقل عن 0.05، فإن هذا الارتباط ليس ذا دلالة إحصائية.

يمكنك العثور على التفاصيل الدقيقة لكيفية حساب هذا الارتباط في وثائق scipy.stats.