Зная значение можно рассчитать , расчёт выполнен при помощи программы Microsoft Excel и приведён в таблице 1.1:
Таблица 1.1.
Мальчики (X=0) |
Девочки(X=1) |
=(Yi-Z')^2=(Yi-B13)^2 |
|
18 |
21 |
23,16015625 |
61,03515625 |
16 |
18 |
7,91015625 |
23,16015625 |
15 |
18 |
3,28515625 |
23,16015625 |
14 |
13 |
0,66015625 |
0,03515625 |
11 |
13 |
4,78515625 |
0,03515625 |
9 |
12 |
17,53515625 |
1,41015625 |
8 |
12 |
26,91015625 |
1,41015625 |
7 |
6 |
38,28515625 |
51,66015625 |
|
|
|
|
Y0'=СРЗНАЧ(A2:A10) |
Y1'=СРЗНАЧ(B2:B10) |
Sx=КОРЕНЬ(СУММ(D2:E9)/(17-1)) |
|
12,25 |
14,125 |
|
4,216318744 |
Y'=СРЗНАЧ(A2:B10) |
13,1875 |
|
|
Таким образом, получаем значение и можно приступить непосредственно к расчёту коэффициента корреляции:
Значение , достаточно близкое к нулю говорит о очень слабой корреляционной зависимости Y от X, положительное значение этого коэффициента говорит о том, что в целом среднее значение Y1 больше среднего значение Y0. Однако всё же коэффициент бисериальной корреляции не имеет стандартных таблиц для нахождения критических значений, поэтому для определения значимости различий признака определим критерий Стьюдента по следующей формуле:
, где - коэффициент корреляции, в данном случае это рассчитанный выше бисериальный коэффициент корреляции . Получаем:
По таблице критических значений критерия Стьюдента для уровней статистической значимости и , при k=n-2=16-2=14 (таблица 5 приложения 1). Получаем:
Построим ось значимости, воспользовавшись полученными данными: