आर में सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए कोर() का उपयोग कैसे करें

आप चरों के बीच सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए R में cor() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

इस सुविधा का उपयोग करने के सबसे सामान्य तरीके यहां दिए गए हैं:

विधि 1: दो चरों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

 cor(df$x, df$y)

दो सतत चरों के बीच सहसंबंध की गणना करते समय पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करें। (जैसे ऊंचाई और वजन)

विधि 2: डेटा फ़्रेम में सभी संख्यात्मक चर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

 cor(df)

यह विधि डेटा फ़्रेम में संख्यात्मक चर के प्रत्येक जोड़ीदार संयोजन के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक युक्त एक सहसंबंध मैट्रिक्स लौटाएगी।

विधि 3: दो चरों के बीच स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

 cor(df$x, df$y, method=' spearman ')

दो रैंक वाले चरों के बीच सहसंबंध की गणना करते समय स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक का उपयोग करें। (उदाहरण के लिए किसी कक्षा में किसी छात्र के गणित परीक्षा स्कोर की रैंकिंग बनाम उनके विज्ञान परीक्षा स्कोर की रैंकिंग)

विधि 4: दो चरों के बीच केंडल सहसंबंध गुणांक की गणना करें

 cor(df$x, df$y, method=' kendall ')

जब आप स्पीयरमैन के सहसंबंध का उपयोग करना चाहते हैं तो केंडल के सहसंबंध गुणांक का उपयोग करें लेकिन नमूना आकार छोटा है और कई संबंध हैं।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि आर में निम्नलिखित डेटा फ्रेम के साथ अभ्यास में प्रत्येक पद्धति का उपयोग कैसे किया जाए जो अध्ययन में बिताए गए घंटों की संख्या, ली गई अभ्यास परीक्षाओं की संख्या और आठ अलग-अलग छात्रों के लिए अंतिम परीक्षा ग्रेड को दर्शाता है:

 #create data frame
df <- data. frame (hours=c(1, 1, 3, 2, 4, 3, 5, 6),
                 prac_exams=c(4, 3, 3, 2, 3, 2, 1, 4),
                 score=c(69, 74, 74, 70, 89, 85, 99, 90))

#view data frame
df

  hours prac_exams score
1 1 4 69
2 1 3 74
3 3 3 74
4 2 2 70
5 4 3 89
6 3 2 85
7 5 1 99
8 6 4 90

उदाहरण 1: दो चरों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि घंटे और स्कोर चर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए कोर() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #calculate Pearson correlation coefficient between hours and score
cor(df$hours, df$score)

[1] 0.8600528

घंटों और स्कोर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.86 पाया गया।

ध्यान दें कि यदि आपके डेटा फ्रेम में NA मान हैं, तो आप केवल उन पंक्तियों का उपयोग करने के लिए उपयोग = ‘complete.obs’ तर्क का उपयोग कर सकते हैं जहां कोई NA मान नहीं हैं:

 #calculate Pearson correlation coefficient and ignore any rows with NA
cor(df$hours, df$score, use=' complete.obs ')

उदाहरण 2: सभी संख्यात्मक चरों के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि डेटा फ़्रेम में सभी संख्यात्मक चर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक युक्त सहसंबंध मैट्रिक्स बनाने के लिए cor() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #calculate Pearson correlation coefficient between all numeric variables
cor(df)

                hours prac_exams score
hours 1.0000000 -0.1336063 0.8600528
prac_exams -0.1336063 1.0000000 -0.3951028
score 0.8600528 -0.3951028 1.0000000

यहां परिणाम की व्याख्या करने का तरीका बताया गया है:

• घंटों और अभ्यास परीक्षा के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक -0.13 है।
• घंटों और स्कोर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.86 है।
• Prac_exams और स्कोर के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक -0.39 है।

ध्यान दें : प्रत्येक व्यक्तिगत चर और स्वयं के बीच पियर्सन सहसंबंध गुणांक हमेशा 1 होता है, यही कारण है कि सहसंबंध मैट्रिक्स के विकर्ण के साथ प्रत्येक मान 1 होता है।

उदाहरण 3: दो चरों के बीच स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि घंटे और prac_exams चर के बीच स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए cor() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #calculate Spearman correlation coefficient between hours and prac_exams
cor(df$hours, df$prac_exams, method=' spearman ')

[1] -0.1250391

घंटों और अभ्यास परीक्षाओं के बीच स्पीयरमैन सहसंबंध गुणांक -0.125 निकला।

उदाहरण 4: दो चरों के बीच केंडल सहसंबंध गुणांक की गणना करें

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि घंटे और prac_exams चर के बीच केंडल सहसंबंध गुणांक की गणना करने के लिए cor() फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें:

 #calculate Kendall's correlation coefficient between hours and prac_exams
cor(df$hours, df$prac_exams, method=' kendall ')

[1] -0.1226791

घंटों और अभ्यास परीक्षाओं के बीच केंडल का सहसंबंध गुणांक -0.123 निकला।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

आर में स्लाइडिंग सहसंबंध की गणना कैसे करें
आर में ऑटोसहसंबंध की गणना कैसे करें
आर में आंशिक सहसंबंध की गणना कैसे करें