पायथन में स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध की गणना कैसे करें

आंकड़ों में, सहसंबंध दो चर के बीच संबंध की ताकत और दिशा को संदर्भित करता है। सहसंबंध गुणांक का मान निम्नलिखित व्याख्याओं के साथ -1 से 1 तक हो सकता है:

• -1: दो चरों के बीच एक पूर्ण नकारात्मक संबंध
• 0: दो चरों के बीच कोई संबंध नहीं
• 1: दो चरों के बीच एक पूर्ण सकारात्मक संबंध

एक विशेष प्रकार के सहसंबंध को स्पीयरमैन का रैंक सहसंबंध कहा जाता है, जिसका उपयोग दो रैंक वाले चर के बीच सहसंबंध को मापने के लिए किया जाता है। (उदाहरण के लिए, किसी कक्षा में किसी छात्र के गणित परीक्षा स्कोर की रैंक उसके विज्ञान परीक्षा स्कोर की रैंक के सापेक्ष)।

यह ट्यूटोरियल बताता है कि पायथन में दो वेरिएबल्स के बीच स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध की गणना कैसे करें

उदाहरण: पायथन में स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध

मान लीजिए कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें एक विशेष कक्षा में 10 छात्रों के गणित परीक्षा स्कोर और विज्ञान परीक्षा स्कोर शामिल हैं:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({'student': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'],
                   'math': [70, 78, 90, 87, 84, 86, 91, 74, 83, 85],
                   'science': [90, 94, 79, 86, 84, 83, 88, 92, 76, 75]})

गणित और विज्ञान के अंकों के बीच स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध की गणना करने के लिए, हम scipy.stats में स्पीयरमैन () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 from scipy. stats import spearmanr

#calculate Spearman Rank correlation and corresponding p-value
rho, p = spearmanr(df[' math '], df[' science '])

#print Spearman rank correlation and p-value
print (rho)

-0.41818181818181815

print (p)

0.22911284098281892

परिणाम से, हम देख सकते हैं कि स्पीयरमैन रैंक सहसंबंध -0.41818 है और संबंधित पी-मान 0.22911 है।

इससे पता चलता है कि विज्ञान और गणित परीक्षा के अंकों के बीच नकारात्मक सहसंबंध है।

हालाँकि, चूँकि सहसंबंध का पी-मान 0.05 से कम नहीं है, सहसंबंध सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं है।

ध्यान दें कि सहसंबंध गुणांक या पी-वैल्यू निकालने के लिए हम निम्नलिखित सिंटैक्स का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #extract Spearman Rank correlation coefficient
spearmanr(df[' math '], df[' science '])[0]

-0.41818181818181815

#extract p-value of Spearman Rank correlation coefficient
spearmanr(df[' math '], df[' science '])[1] 

0.22911284098281892

अतिरिक्त संसाधन

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