एसएएस में सहसंबंध की गणना कैसे करें (उदाहरण के साथ)

दो चरों के बीच संबंध को मापने का एक तरीका पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करना है, जो दो चरों के बीच रैखिक संबंध को मापता है ।

यह हमेशा -1 और 1 के बीच मान लेता है जहां:

• -1 दो चरों के बीच पूर्णतः नकारात्मक रैखिक सहसंबंध दर्शाता है
• 0 दो चरों के बीच कोई रैखिक सहसंबंध नहीं दर्शाता है
• 1 दो चरों के बीच पूर्णतः सकारात्मक रैखिक सहसंबंध दर्शाता है

सहसंबंध गुणांक शून्य से जितना अधिक होगा, दोनों चरों के बीच संबंध उतना ही मजबूत होगा।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि फिश नामक एसएएस एकीकृत डेटासेट में चर के बीच सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए एसएएस में proc corr का उपयोग कैसे करें, जिसमें फिनलैंड में एक झील में पकड़ी गई 159 विभिन्न मछलियों के लिए विभिन्न माप शामिल हैं।

हम इस डेटासेट के पहले 10 अवलोकनों को प्रदर्शित करने के लिए proc print का उपयोग कर सकते हैं:

 /*view first 10 observations from Fish dataset*/
proc print data =sashelp.Fish( obs = 10 );

run ;

उदाहरण 1: दो चरों के बीच सहसंबंध

हम ऊंचाई और चौड़ाई चर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 /*calculate correlation coefficient between Height and Width*/
proc corr data =sashelp.fish;
	var HeightWidth;

run ;

पहली तालिका ऊंचाई और चौड़ाई के लिए सारांश आँकड़े प्रदर्शित करती है।

दूसरी तालिका दो चरों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक को प्रदर्शित करती है, जिसमें एक पी-वैल्यू भी शामिल है जो हमें बताता है कि सहसंबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है या नहीं।

परिणाम से हम देख सकते हैं:

• पियर्सन सहसंबंध गुणांक: 0.79288
• पी-मान: <0.0001

यह हमें बताता है कि ऊंचाई और चौड़ाई के बीच एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध है और यह सहसंबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि पी-मान α = 0.05 से कम है।

संबंधित: “मजबूत” सहसंबंध क्या माना जाता है?

उदाहरण 2: सभी चरों के बीच सहसंबंध

हम डेटासेट में चर के सभी जोड़ीदार संयोजनों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 /*calculate correlation coefficient between all pairwise combinations of variables*/
proc corr data =sashelp.fish;

run;

परिणाम एक सहसंबंध मैट्रिक्स प्रदर्शित करता है, जिसमें डेटासेट में संख्यात्मक चर के प्रत्येक जोड़ीदार संयोजन के लिए पियर्सन सहसंबंध गुणांक और संबंधित पी-मान शामिल हैं।

उदाहरण के लिए:

• वजन और लंबाई1 के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.91644 है।
• वजन और लंबाई2 के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.91937 है।
• वजन और लंबाई3 के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.92447 है।

और इसी तरह।

उदाहरण 3: स्कैटरप्लॉट के साथ सहसंबंध की कल्पना करें

हम दो चरों के बीच सहसंबंध को देखने के लिए स्कैटरप्लॉट बनाने के लिए प्लॉट फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं:

 /*visualize correlation between Height and Width*/
proc corr data =sashelp.fish plots =scatter( nvar =all);;
	var HeightWidth;

run; 

ग्राफ़ में हम ऊंचाई और चौड़ाई के बीच मजबूत सकारात्मक सहसंबंध देख सकते हैं। जैसे-जैसे ऊंचाई बढ़ती है, चौड़ाई भी बढ़ती जाती है।

ग्राफ़ के ऊपरी बाएँ कोने में हम उपयोग किए गए कुल अवलोकन, सहसंबंध गुणांक और सहसंबंध गुणांक का पी-मान भी देख सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि एसएएस में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

एसएएस में फ़्रीक्वेंसी टेबल कैसे बनाएं
एसएएस में वर्णनात्मक आंकड़ों की गणना कैसे करें