Результатом расчета является корреляционная матрица, представляющая собой квадратную тепловую карту, в которой на пересечении выбранных признаков (одинаковый набор для столбцов и строк) находится значение коэффициента корреляции, закодированного при помощи градиентной шкалы.
Синий цвет отражает максимальное значение коэффициента корреляции (равный 1), красный — минимальное (равный -1).
Матрица является симметричной, с единичной диагональю.
При наведении указателя мыши на ячейку можно получить детализированную информацию:
- Коэффициент корреляции.
- Коэффициент ковариации.
- p-value — уровень значимости.
Коэффициент ковариации — это мера линейной зависимости двух случайных величин. Она является ненормированной версией коэффициента корреляции.
Коэффициент корреляции — статистическая мера, которая отражает силу связи между двумя порядковыми признаками. Коэффициент корреляции может принимать значения от −1 до +1. Если значение по модулю находится ближе к 1, то это означает наличие сильной связи, а если ближе к 0 — связь слабая или вообще отсутствует.
Вычисление коэффициента корреляции производится тремя методами:
- Корреляция Пирсона.
- Корреляция Спирмена.
- Корреляция Кендалла.
Для каждого метода предусмотрено построение своей корреляционной матрицы. Выбрать требуемую можно в выпадающем меню в верхней части панели.
Ползунки боковой градиентной шкалы позволяют фильтровать ячейки корреляционной матрицы.
