- Hiệp phương sai (Covariance)
- Hệ số tương quan (Correlation)
- Thực hành tính hiệp phương sai và hệ số tương quan
- Tỷ số tương quan
- Tương quan tuyến tính và hệ số tương quan Pearson
- Các giả định trong phân tích tương quan tuyến tính
- Chuẩn đoán quan hệ tuyến tính của 2 biến bằng biểu đồ phân tán
- Thực hành tính hiệp phương sai và hệ số tương quan Pearson trong SPSS
- Giá trị sig trong bảng hệ số tương quan Pearson
- Sử dụng hệ số tương quan Pearson khi nào
- Tương quan hạng Spearman
- Tương quan hạng Kendall
- Thực hành tương quan hạng Spearman và tương quan hạng Kendall trên SPSS
- Hệ số tương quan riêng
- Quan hệ giá- lượng cầu và hiện tượng hàng đắt vẫn cháy, hàng rẻ vẫn ế
- Tính hệ số tương quan riêng trên SPSS
- Trình bày kết quả phân tích tương quan
- Viết kết quả phân tích tương quan Pearson
Với 2 biến quan sát X và Y. Mỗi quan sát (Xi, Yi) với i bắt đầu từ 1, xét tất cả các quan sát phía sau (Xj, Yj) với i<j.
- Nếu (Xj, Yj) cùng lớn hoặc cùng nhỏ hơn (Xi, Yi), nghĩa là ( Xj-Xi)*(Yj-Yi) >0 thì ta gọi (Xj, Yj) là 1 "cặp quan sát thuận"
- Nếu (Xj, Yj) KHÔNG cùng lớn hoặc KHÔNG cùng nhỏ hơn (Xi, Yi), nghĩa là ( Xj-Xi)*(Yj-Yi) <0 thì ta gọi (Xj, Yj) là 1 "cặp quan sát nghịch"
Hệ số τ, đọc là "tau" được tính theo công thức
còn nữa ...