كيفية حساب الارتباط النقطي الثنائي في r

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 R.

مثال: الارتباط النقطي الثنائي في R

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

 x <- c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0)

y <- c(12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12)

يمكننا استخدام دالة R المضمنة cor.test() لحساب الارتباط النقطي الثنائي بين المتغيرين:

 #calculate point-biserial correlation
cor.test(x, y)

	Pearson's product-moment correlation

data: x and y
t = 0.67064, df = 9, p-value = 0.5193

alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0

95 percent confidence interval:
 -0.4391885 0.7233704

sample estimates:
      horn 
0.2181635 

ومن النتيجة يمكننا ملاحظة ما يلي:

• معامل الارتباط النقطي الثنائي هو 0.218
• القيمة p المقابلة هي 0.5193

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”.

ومع ذلك، بما أن القيمة p لهذا الارتباط لا تقل عن 0.05، فإن هذا الارتباط ليس ذو دلالة إحصائية.

لاحظ أن النتيجة توفر أيضًا فاصل ثقة 95% لمعامل الارتباط الحقيقي، والذي يتبين أنه:

95% CI = (-0.439، 0.723)

وبما أن فاصل الثقة هذا يحتوي على صفر، فهذا يوفر دليلاً إضافيًا على أن معامل الارتباط ليس ذا دلالة إحصائية.

ملاحظة : يمكنك العثور على الوثائق الكاملة لوظيفة cor.test() هنا .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية حساب معاملات الارتباط الأخرى في R:

كيفية حساب الارتباط الجزئي في R
كيفية حساب الارتباط المنزلق في R
كيفية حساب ارتباط رتبة سبيرمان في R
كيفية حساب الارتباط متعدد الألوان في R