რის შემთხვევებში ღირს სპიერმენის კოეფიციენტის გამოყენება პირსონის ნაცვლად?

სპიერმანის კორელაცია გამოიყენება პირქონის კორელაციის ნაცვლად, როდესაც მონაცემები არ აკმაყოფილებს ნორმალური განაწილების მოთხოვნებს ან როდესაც ცვლადებს შორის დამოკიდებულება არ არის ხაზოვანი, არამედ მონოტონური (ანუ, ცვლადები ერთ მიმართულებით იცვლება, მაგრამ არა აუცილებლად ხაზოვნად). სპიერმანი დაფუძნებულია მონაცემების რანგებზე და მდგრადია გამონაკლისებისა და ნელინარული მონოტონური კავშირების მიმართ.

სპიერმანის შემთხვევების მაგალითები:

• მონაცემებში არსებობს ძლიერი გამონაკლისები.
• ცვლადებს შორის დამოკიდებულება მონოტონურია, მაგრამ არა ხაზოვანი (მაგ., ექსპონენციული ან ლოგარითმული).
• მონაცემები ორდინალურია ან რეიტინგული.

პირქონის კორელაცია კი, გამოიყენება რაოდენობრივი ცვლადების შორის ხაზოვანი დამოკიდებულების გაზომვაზე, როდესაც მონაცემები ნორმალურ განაწილებას ასრულებს.