Page 204 - Osnovne statistične metode in Jamovi

4 Statistična obdelava podatkov

Ponazoritev 182 Korelacijska matrika
Q14a Q14b
Q14a Pearsonov R —
p-vrednost —
Q14b Pearsonov R 0.548 —
p-vrednost < .001 —

Iz preglednice ugotovimo, da je korelacija med spremenljivkama pozitivna
in srednje visoka (r = 0,548), obenem pa je statistično značilna (p < 0,001).
Če želimo grafično ponazoriti relacijo med spremenljivkama, izberemo
ukaz »Korelacijska matrika« ( ) v razdelku »Diagram«. Prikaže
nam diagram razpršenosti (slika 62), kjer načrtana premica predstavlja relaci-
jo: premica narašča, če je korelacija med spremenljivkama pozitivna, sicer je
padajoča.

 Primer razlage
Pearsonov korelacijski koeficient (r = 0,548; p < 0,001) kaže, da je povezanost
med odgovori na trditev »Sposoben/-na sem solidarnega ravnanja« in trditvi-
jo »Sem empatičen/-na, sposoben/-na opaziti osebo, ki je v stiski oz. potrebu-
je pomoč« srednja in pozitivna

4.5.1.2 Spearmanov korelacijski koeficient
Za merjenje povezanosti med ordinalnimi spremenljivkami se običajno upo-
rabi Spearmanov korelacijski koeficient. V našem primeru ugotavljamo ali sta
spremeljivki »Q14a« – »Sposoben/-na sem solidarnega ravnanja« in »Q14b« –
»Sem empatičen/-na, sposoben/-na opaziti osebo, ki je v stiski oz. potrebuje
pomoč« povezani. Da opravimo analizo Spearmanovega korelacijskega koefi-
cienta, v istem oknu, ki smo ga uporabljali za Pearsonovo korelacijo, odkljuka-
mo ukaz »Spearman« ( ) in pri tem raje ukinemo ukaz »Pearsonova
korelacija« ( ), da se izpiše samo Spearmanov korelacijski
koeficient.72 V tem primeru se nam izpiše sledeče:

72 V primeru da odkljukamo oba ukaza, se v korelacijski matriki izpišeta tako Pearsonov kot Spear-
manov korelacijski koeficient. Pri tem je treba pozorno pregledati vrstice tabele, da ne pomešamo
med vrednostmi korelacij in p-vrednostmi.

204