Cómo calcular diferencias entre las correlaciones con SISA

Análisis de Sistemas simple Interactivo es el nombre de un sitio en línea de software estadístico . SISA realiza varios procedimientos estadísticos Una vez que ingrese los datos requeridos. El sitio se puede calcular muchos tipos de distribuciones , correlaciones y otras estadísticas , y proporciona vínculos a páginas que ofrecen instrucciones sobre cómo introducir los datos e interpretar los resultados . No hay ningún cargo para el uso de la página web . La dirección del sitio web para SISA es quantitativeskills.com /sisa /. Instrucciones
correlaciones independientes de diferentes muestras Matemáticas 1

Busque la página web SISA . Busque el enlace de " Las correlaciones " en el lado izquierdo , bajo " Estadísticas " y haga clic en él. Esto le llevará a la página correlaciones.
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entrada de la correlación de la primera muestra en el espacio titulado " r1 ", y la correlación de la segunda muestra en el espacio titulado "r2 ". Por ejemplo, si estabas estudiando si el género tenía un efecto sobre el grado en que el peso afecta a la edad de aparición de la diabetes , puede ingresar la correlación entre el peso y la edad de un grupo de sujetos masculinos en " r1 ", y la correlación de un grupo de sujetos femeninos en "r2 ". Introduzca el primer tamaño de la muestra en el espacio titulado " r3 -N1 ", y el segundo tamaño de la muestra en el espacio titulado " N2. "
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clic en la palabra " Calcular ". Los resultados se mostrarán a la derecha como una serie de intervalos de confianza para las diferencias entre las correlaciones , con niveles de significación estadística de 0,80 , 0,90 , 0,95 y 0,99 .

Correlaciones dependientes de la misma muestra
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Busque la página web SISA y haga clic en el enlace " correlaciones " .
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entrada tres correlaciones de la muestra en los espacios " r1 , " " r2 "y" r3 ". Estos tres correlaciones deben estar interrelacionadas , con la participación de sólo tres variables. Por ejemplo , la primera correlación puede implicar la edad y peso variables, el segundo correlación puede implicar las variables peso y el colesterol y el tercero puede implicar el colesterol y la edad . Esto podría ser un cálculo adecuado , si estás buscando a preguntas tales como si la edad o el peso tuvieron una correlación más fuerte con los niveles de colesterol .
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Introduzca el tamaño de la muestra en el espacio titulado " N2 ", a continuación, haga clic en "Calcular ". Los resultados se muestran como las diferencias entre los pares de las correlaciones y los valores t de los pares . Los valores t mostrarían los puntos fuertes de las diferentes correlaciones.