AI Summary & Key Takeaways
AI InsightFurthermore, the critical values of v correlation coefficient are obtained for different significance levels and these values are presented in a table.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, a rank correlation coefficient (v) proposed by Blest(2000), which does not require normality assumption in hypothesis testing of correlation coefficient for interval level or ratio scaled measured variables, is introduced. This rank correlation coefficient, which is examined based on graphical presentation and their comments, has a structure, which considers the interchanges in the early ranking of the data. When the sample size is five this introduced v rank correlation coefficient is considered and it has showed that it is more advantageous compared to other rank correlation coefficients since it gives different results even if for small changes in ranking. Furthermore, the critical values of v correlation coefficient are obtained for different significance levels and these values are presented in a table.
Özet
Bu çalışmada, iki değişkenin eşit aralıklı yada oranlama düzeyinde ölçüldüğü durumda, korelasyon katsayısına ilişkin hipotez testlerinde normal dağılım varsayımına ihtiyaç duymayan Blest(2000)’in önerdiği sıra korelasyon katsayısı(v) tanıtılmıştır. Bu katsayı, grafiksel gösterime ve bu grafiğin yorumlanmasına dayalı olup, sıralamalardaki ilk yer değişikliklerini önemseyen bir yapıya sahiptir. Tanıtılan v sıra korelasyon katsayısı, örnek çapı 5 iken incelenmiş ve mevcut sıra korelasyon katsayıları ile karşılaştırılarak, sıralamalardaki küçük yer değişikliklerinde bile farklı sonuçlar vermesi sebebiyle, daha avantajlı olduğu gösterilmiştir. Ayrıca farklı anlamlılık düzeyleri için v katsayısına ilişkin kritik değerler bulunarak tablo halinde verilmiştir