Korelacja Spearmana w pracy magisterskiej. Jak zrobić?

Ostatnia aktualizacja 8 sierpnia 2025

Zadanie obliczenie korelacji w pracy magisterskiej brzmi jak coś, co trzeba zapisać w notatniku  i szybko zapomnieć?

Spokojnie – nie tym razem! Korelacja Spearmana jest przyjacielem wśród testów statystycznych. Nie ocenia Cię za krzywe dane, nie wymaga idealnej próbki i nie woła od razu o normalność rozkładu. Po prostu sprawdza, czy jak coś rośnie, to drugie też – albo przeciwnie – maleje.

Korelacja Spearmana to jeden z najłatwiejszych sposobów na analizę statystyczną w pracy magisterskiej. W tym artykule pokażę Ci jakie to proste. Zaczynajmy. 

Potrzebujesz szybkiej pomocy z obliczenie korelacji Spearmana do swojej pracy dyplomowej? Kliknij poniżej
–> Korelacji Spearmana do pracy magisterskiej. Błyskawiczna pomoc
–> Wzory rozdziałów badawczych ze statystyką

Nie wiem, jak zacząć. Masz coś dla mnie?
–> E-book- Jak Napisać Pracę Dyplomową W Tydzień
–> Pobierz przykładową pracę licencjacką

Korelacja Spearmana vs Pearsona – dwaj kuzyni z różnych bajek

Promotor żąda, abyś obliczył korelację w swojej pracy dyplomowej? Masz do wyboru dwóch gości:

• Pearson – elegancki, ale wybredny. Lubi dane z rozkładem normalnym, metryczną skalę i wszystko musi mu pasować do linii prostej.
• Spearman – luzak. Bierze rangi, nie przejmuje się rozkładem, a jak trzeba, to i z małą próbą sobie poradzi.

Kiedy więc Pearson patrzy krzywo, bo Twoje dane nie są idealne, Spearman mówi: „Nie przejmuj się, ja to ogarnę”.

Po co ta cała Korelacja Spearmana w mojej pracy magisterskiej?

Jeśli piszesz pracę magisterską i masz jakąś skalę w pytaniach w ankiecie (np. od 1 do 5), a chcesz zobaczyć, czy jest między związek między odpowiedziami – to Spearman będzie Twoim bohaterem.

Na przykład:

• Czy im więcej ktoś trenuje, tym wyżej ocenia swoje samopoczucie?
• Czy studenci, którzy śpią więcej, mają mniej stresu?

Nie musisz znać całej tablicy statystycznej na pamięć. Wystarczy wiedzieć:

Spearman to test do sprawdzania zależności między dwoma zmiennymi, które możesz uporządkować. I już.

Co to jest korelacja Spearmana (współczynnik korelacji rang Spearmana)?

Korelacja Spearmana, czyli współczynnik korelacji rang Spearmana, to taki fajny test statystyczny, który pomaga sprawdzić, czy dwie rzeczy mają ze sobą coś wspólnego.

Czyli na przykład:

• czy im więcej ktoś się uczy, tym wyższe dostaje oceny?
• czy im większy stres, tym gorszy sen?
• czy im dłuższy status związku, tym lepsza sytuacja finansowa?

Ale uwaga! Tu nie chodzi o matematyczne wyliczanki z dziesiętnymi miejscami po przecinku. Spearman nie potrzebuje pięknych, równych danych. On bierze to, co masz – nawet jeśli Twoja próbka to tylko kilkanaście osób z ankiety, a wyniki są jak z życia – trochę krzywe, trochę dziwne, trochę chaotyczne. I to właśnie go wyróżnia.

Czy korelacja Spearmana działa na nieporządkowych danych?

Wyobraź sobie, że robisz badanie, w którym studenci wpisali, ile godzin się uczyli do egzaminu, a potem podali ocenę, jaką dostali.

Jedna osoba uczyła się 10 godzin i dostała piątkę. Druga – 6 godzin i czwórkę. Trzecia – 2 godziny i dwóje. Masz dane, ale one nie są idealne. Żaden statystyczny anioł nie zszedł z nieba, żeby powiedzieć: „To jest rozkład normalny, koleżanko”.

I tu pojawia się Spearman. On nie patrzy, czy dane są „normalne” (w sensie statystycznym, nie życiowym). On mówi: „OK, mamy wartości – posortujmy je od największej do najmniejszej”.

I tak właśnie powstają rangi. Najwięcej godzin nauki – pierwsze miejsce. Mniej – drugie. Najmniej – ostatnie. To samo robimy z ocenami. A potem patrzymy, czy te miejsca idą ze sobą w parze. I voilà – mamy wynik.

W odróżnieniu od Pearsona, który ma swoje wymagania (normalny rozkład, dane ilościowe, zależność liniowa – bla bla bla), Spearman działa nawet wtedy, gdy wszystko wygląda, jakby ktoś te dane rzucił o ścianę. On lubi porządek, ale taki swojski – wystarczy, że da się wszystko posortować.

Dlatego korelacja Spearmana to świetny wybór, gdy masz dane z ankiet, skale od 1 do 5, małą próbę, albo po prostu nie chcesz udawać, że Twoje dane są matematycznym ideałem. To najczęściej stosowany test w badaniach na ludziach – czy to poziom stresu, zadowolenie z życia, motywacja, sen, praca, relacje – wszędzie tam, gdzie nie wszystko da się zmierzyć linijką.

Kiedy stosujemy korelację Spearmana w pracy magisterskiej?

Z korelacją Spearmana jest trochę jak z pizzą po imprezie – nie zawsze planujesz, ale często ratuje sytuację. Szczególnie wtedy, gdy Twoje dane są… powiedzmy, nieidealne.

Nie masz wielkiej próby badawczej? Wyniki z ankiety wyglądają, jakby ktoś je losował z kapelusza? A może używasz skali od 1 do 5, bo badałaś zadowolenie z życia, poziom stresu albo zaangażowanie w pracę? To wszystko są sytuacje, w których Spearman jest na miejscu.

Przykład z życia (czyli z Twojej pracy magisterskiej). Załóżmy, że robisz badanie wśród pielęgniarek. Swoją drogą, praca magisterska z pielęgniarstwa to idealne miejsce na stosowanie korelacji.

Zadajesz pytania:

• Jak oceniają swój poziom stresu w pracy?
• Jak bardzo są zadowolone z warunków zatrudnienia?

Obie odpowiedzi są na skali Likerta – od 1 (bardzo źle) do 5 (super). Chcesz sprawdzić, czy im wyższy stres, tym mniejsze zadowolenie. Ale nie masz 200 ankiet – tylko 36. No i dane nie są rozkładem marzeń, raczej coś w stylu „każdy inaczej”.

W tym momencie Pearson odpada – on by tylko pokręcił nosem i kazał wrócić z nowymi danymi. Ale Spearman? Spearman mówi: “Daj mi te rangi i zrobimy robotę”.

Wciąż się zastanawiasz, czy korelacja Spearmana to coś dla Ciebie?
Zobacz konkretne przykłady z prac dyplomowych, gdzie ten test sprawdza się idealnie:

To test dla ludzi, którzy nie robią badań na setkach osób w laboratorium, tylko pracują na „żywych” danych z kwestionariuszy, ankiet, formularzy online – czyli właśnie takich, jakie trafiają do prac dyplomowych.

Jeśli więc masz dane, które nie spełniają matematycznych standardów piękna, ale za to świetnie pokazują, jak coś działa w praktyce – Spearman będzie Twoim najlepszym statystycznym kumplem.

Jak wykonać korelację Spearmana w programach statystycznych?

Załóżmy, że masz dane z ankiety:
Pytanie 1 – Jak bardzo odczuwasz stres w pracy? (1–5)
Pytanie 2 – Jak oceniasz jakość swojego snu? (1–5)
Chcesz sprawdzić, czy te zmienne idą ze sobą w parze. I teraz – jak to policzyć?

Jak obliczyć korelacje Spearmana w Excelu

Excel nie ma gotowego przycisku „Korelacja Spearmana”, ale nie panikuj. Można to zrobić ręcznie.

Metoda ręczna (dla małej próby):

Na początku wstaw dane do dwóch kolumn: A – stres, B – sen. Np.:

Gdy już wkleisz swoje dane, następnie  kolumnach C i D użyj funkcji =POZYCJA() – nadaj rangi dla każdej zmiennej.

W C2 wklej: =POZYCJA(A2;A$2:A$11;0)

W D2 wklej: =POZYCJA(B2;B$2:B$11;0)

Na końcu użyj funkcji =PEARSON(C2:Cn; D2:Dn) – to będzie Twój rho Spearmana (bo liczysz Pearsonem, ale na rangach!).

Powinno to wyglądać tak:

Analiza danych z obliczeń korelacji w Excelu

Może to wyglądać na przykład tak.

W celu zbadania zależności pomiędzy poziomem odczuwanego stresu, a oceną jakości snu respondentów, zastosowano współczynnik korelacji rang Spearmana.

Wynik analizy wykazał silną, ujemną zależność pomiędzy badanymi zmiennymi – współczynnik korelacji wyniósł ρ = –1,00.

Oznacza to, że im wyższy poziom stresu deklarowany przez respondentów, tym niżej oceniali oni jakość swojego snu. Korelacja była idealna (ujemna), co wskazuje na bardzo ścisłą odwrotną zależność pomiędzy tymi zmiennymi.

Jak zrobić wykres korelacji Spearmana w Excelu?

Zakładam, że masz dane tak jak u mnie na przykładzie:

• Kolumna C – rangi stresu
• Kolumna D – rangi snu

Krok 1- Zaznacz dane

1. Zaznacz zakres C2:D11 (czyli rangi stresu i rangi snu).
2. Upewnij się, że kolumna C to oś X (stres), a kolumna D to oś Y (sen).

Krok 2- Wstaw wykres punktowy

1. Przejdź do zakładki Wstawianie
2. Kliknij „Wykres punktowy (XY)” → wybierz pierwszy wariant: wykres tylko z punktami.

Gotowe! Masz surowy wykres korelacji między rangami stresu i snu.

Jak widzisz Excel – dobry na start, ale trzeba wiedzieć, co się robi.

Jak obliczyć korelacje Spearmana w SPSS 

Wpisz dane do korelacji

Otwórz SPSS. Pojawia się siatka jak w Excelu. Wpisujesz dane ręcznie lub wklejasz z Excela.
Na potrzeby ćwiczenia załóżmy, że masz dane z ankiety od 10 osób:

Kolumna “Stres” – odpowiedzi na pytanie: Jak bardzo czujesz stres w pracy? (skala 1–5)
Kolumna “Sen” – odpowiedzi na pytanie: Jak oceniasz jakość swojego snu? (też 1–5)

Oblicz korelację

1. Kliknij w górnym menu: Analyze → Correlate → Bivariate
2. Wybierz zmienne: Stres i Sen
3. Zaznacz pole Spearman (odznacz Pearsona, jeśli nie chcesz go liczyć razem)
4. Kliknij OK

Przeanalizuj tabelkę z wynikami

I wyskakuje Ci taki efekt (jak na obrazku poniżej):

Stwórz wykres zależności (Scatterplot)

Aby pokazać dane graficznie:

1. Kliknij: Graphs → Chart Builder
2. Wybierz: Scatter/Dot → Simple Scatter
3. Przeciągnij:
   • Stres na oś X (pozioma),
   • Sen na oś Y (pionowa)
4. Kliknij „OK”

Wykres zależności między stresem a snem

Otrzymasz wykres punktowy. Jeśli korelacja wyszła –1, punkty będą idealnie opadać po skosie z lewego górnego rogu do prawego dolnego. To znak, że im większy stres, tym gorszy sen.

Jak zinterpretować wynik korelacji Spearmana?

Współczynnik –1.000 oznacza idealną, silną ujemną zależność między stresem a snem. W skrócie:

Im ktoś ma wyższy stres, tym gorszy sen.

P-wartość 0.000 oznacza, że wynik jest istotny statystycznie – czyli nie wyszło to przypadkiem.

Jak opisać wyniki korelacji Spearmana w pracy dyplomowej?

Na przykład tak.

W celu zbadania zależności pomiędzy poziomem stresu a jakością snu badanych zastosowano współczynnik korelacji rang Spearmana. Analiza wykazała bardzo silną, ujemną korelację pomiędzy zmiennymi (ρ = –1.000; p < 0.001). Oznacza to, że wyższy poziom stresu ściśle wiązał się z niższą jakością snu deklarowaną przez respondentów.

Kiedy to wrzucić do pracy?

• Tabelkę z wynikami – do rozdziału „Wyniki analizy statystycznej”
• Wykres punktowy – jako ilustracja do wyników korelacji
• Opis słowny – do części interpretacyjnej lub podsumowania

Jak widzisz SPSS  to król prostoty i mistrz liczenia korelacji. Klikasz i masz.

Jak obliczyć korealacje Spearmana w programie Statistica

Wprowadź dane

Uruchamiasz Statistica. W pustym arkuszu (tzw. „arkuszu danych”) wpisujesz dane – w dwóch kolumnach:

Jeśli masz dane w Excelu, to możesz je po prostu skopiować i wkleić do Statistica.
Upewnij się, że nagłówki kolumn to „Stres” i „Sen” – ułatwi Ci to analizę.

Wybierz narzędzie do analizy

Z górnego menu kliknij:

Statystyki → Statystyki podstawowe → Tablica korelacji

Otworzy się nowe okno.

Zaznacz zmienne i wybierz typ korelacji

1. Zaznacz zmienne: Stres i Sen
2. W dolnej części okna zmień opcję- Zamiast „Pearson” wybierz: Spearman (rho)

1. Kliknij: OK

Zobacz wyniki analizy

Statistica wyświetli Ci:

• Macierz korelacji – z wartością współczynnika Spearmana (np. –1.000)
• p-wartość (p-value) – mówi, czy wynik jest istotny statystycznie
• Wykres punktowy – pokazuje, jak dane są powiązane

To wszystko możesz zapisać lub skopiować do Worda!

Zobacz wykresy do korelacji Spearmana

Zaraz poniżej wstawię wykres taki, jaki generuje Statistica – punkty układające się w malejącą linię.

👉 To potwierdza ujemną korelację: więcej stresu = gorszy sen.

📌 W SPSS wykres robi się osobno, a w Statistica – masz go automatycznie gotowego w raporcie.

 Gotowy opis do pracy (przykład)

W celu określenia siły i kierunku zależności, pomiędzy poziomem stresu a jakością snu, obliczono współczynnik korelacji rang Spearmana w programie Statistica. Wynik analizy wyniósł ρ = –1.000 (p < 0.001), co wskazuje na bardzo silną, ujemną zależność pomiędzy zmiennymi – wzrost poziomu stresu wiązał się ze spadkiem jakości snu.

Zależność między stresem a snem (Statistica – Spearman rho)

Oto przykładowy wykres punktowy korelacji Spearmana stworzony w stylu Statistica. Jak widzisz – punkty opadają wyraźnie , pokazując, że wzrost poziomu stresu wiąże się z pogorszeniem snu. To idealna ilustracja dla rozdziału „Wyniki” lub „Analiza statystyczna” w Twojej pracy.

Taki wykres:

• pokazuje dane wizualnie (co lubią promotorzy),
• potwierdza wynik liczbowy (ρ = –1.000),

Statistica to bardzo rozbudowany program, ale możesz wygenerować tam piękne wykresy. 

Jak przedstawić korelację Spearmana w pracy licencjackiej lub magisterskiej?

OK, policzyłaś korelację Spearmana, wyszedł jakiś rho, p-wartość też się świeci… I co teraz? Jak to wszystko ogarnąć i opisać, żeby nie wyglądał, jakbyś wkleił coś przypadkowo z podręcznika do ekonometrii?

Spokojnie. Zaraz pokażę Ci, jak to ograć w tabeli, jak zapisać wynik słownie i czy warto robić wykres.

Interpretacja korelacji Spearmana za pomocą tabeli

Najprostszy sposób, żeby pokazać wynik korelacji, to tabela. Wystarczy serio, najprostsza z Worda bez wydziwień Dosłownie trzy kolumny – i jesteś królem statystyki.

To wszystko. Nie trzeba więcej kolumn, wykresów radarowych ani tęczowych gradientów. Po prostu – co z czym, jaki wynik i co on znaczy.

Interpretacja korelacji Spearmana na wykresie

Czy warto robić wykres? Krótka odpowiedź: tak – ale tylko wtedy, gdy coś z niego widać.

Jeśli Twoja korelacja jest wysoka (np. ρ = –0,80 albo +0,75), wykres punktowy (scatterplot) wygląda fajnie: punkty leżą blisko linii, trend jest widoczny, wszystko się zgadza.

Ale jeśli wynik wyszedł bliski zera (np. ρ = 0,08), to wykres wygląda… jakbyś rozlała groch na wykresie. I wtedy serio – lepiej darować sobie.

💡 Dobre typy wykresów do korelacji Spearmana:

Jak zapisać i zinterpretować wynik Spearmana słownie?

Tu jest największy stres- jak to napisać, żeby brzmiało naukowo, a jednocześnie nie jakby pisał to robot z lat 90.

Na szczęście jest prosty wzór:

Współczynnik korelacji rang Spearmana między zmienną X a zmienną Y wyniósł ρ = [wartość]; p = [wartość p], co wskazuje na [kierunek + siłę zależności].

Brzmi nieźle, prawda? Poniżej masz więcej przykładów zapisu interpretacji korelacji Spearmana

Style cytowania w korelacji Spearmana APA i PN-ISO

Jeśli Twoja uczelnia lub promotor wymaga stylu APA, to trzymaj się tego formatu:

rho(10) = –0.82, p < 0.001

Lub po polsku, bardziej przystępnie:

ρ = –0,82; p < 0,001

Styl PN-ISO? W zasadzie to samo, tylko czasem piszesz “Współczynnik korelacji rang Spearmana” zamiast “rho”. Ale najważniejsze: trzymaj się jednej konwencji przez całą pracę.

Protip na koniec

Jeśli chcesz brzmieć jak osoba, która naprawdę ogarnia, możesz dodać krótki komentarz typu:

“Uzyskana wartość korelacji wskazuje na istotny, silny związek między badanymi zmiennymi, co potwierdza postawioną hipotezę badawczą.”

Brzmi dobrze? Brzmi dobrze. I to wystarczy.

Jak zinterpretować korelację Spearmana w pracy magisterskiej?

Dobra wiadomość – sam wynik korelacji Spearmana to tylko jedna liczba. Zła wiadomość? Ta liczba nie powie Ci wszystkiego, dopóki nie nauczysz się jej… czytać jak horoskop statystyka! 😉

 Siła korelacji – czyli „czy te dane się lubią?”

Współczynnik rho Spearmana (ρ) mieści się w przedziale od –1 do +1. Ale nie każdy wynik to miłość od pierwszego wejrzenia. Oto jak czytać to, co pokazuje Ci Excel/SPSS/jamovi:

Analogicznie działa to też w przypadku wartości ujemnych – tylko wtedy mówimy o odwrotnej relacji. Czyli jedna rośnie, druga spada. Jak stres i sen. Albo sesja i ilość wolnego czasu. 😅

Ale uwaga: Korelacja to NIE to samo co przyczynowość!

Nie można napisać w pracy: „Stres powoduje bezsenność”, tylko raczej:
„Zaobserwowano silną ujemną zależność między stresem a długością snu (ρ = –0,86; p < 0,01)”.

Dlaczego? Bo może osoba mało śpi, bo binge’uje seriale, a nie przez stres. Statystyka nie zna kontekstu – to my musimy go podać.

Wady i zalety korelacji Spearmana w pracy magisterskiej – czy to zawsze dobry wybór?

Korelacja Spearmana to statystyczny luzak. Nie wymaga idealnego rozkładu, nie boi się trochę dziwnych danych i nie obraża się, jeśli Twoje zmienne to zwykłe skale „od 1 do 5”.

Jest odporna na odstające wartości, czyli pojedyncze odpowiedzi z innej planety (takie jak student, który uczy się 2 godziny i dostaje 5). Nie potrzebuje też „normalnych” danych – więc nie musisz kombinować z testami Shapiro-Wilka czy innymi matematycznymi sztuczkami.

To świetne narzędzie, gdy masz małą próbę, ankietę z pytaniami porządkowymi albo po prostu dane, które nie chcą się zachowywać „książkowo”. Dlatego w idealnie nadaje się do prac magisterskich z psychologi, pedagogiki, pielęgniarstwa, czy socjologii. Korelacja Spearmana na tych kierunkach robi furorę. Nadaje się idealnie tam, gdzie wszystko jest trochę „na czuja”, a skale Likerta rządzą.

Ale nie jest bez wad. Przy bardzo dużych próbach może być trochę za ogólna – bo choć wykryje, że „coś jest na rzeczy”, to już nie powie Ci dokładnie co. Jest też jeden moment, kiedy Spearman rozkłada ręce: nie wykryje zależności nieliniowych. Jeśli Twoje dane układają się w ładny łuk, falę, czy nawet serduszko – on tego nie zauważy. Zobaczy tylko, czy coś idzie w górę albo w dół.

I tu dochodzimy do odwiecznego pytania: Spearman czy Pearson?

Jeśli masz dane na skalach porządkowych, odpowiedzi „w miarę” lub dziwnie rozklekotane, wybierz Spearmana. Ale gdy Twoje zmienne są liczbowe, dobrze rozłożone i przypominają statystyczny podręcznik z piękną linią trendu – wtedy Pearson będzie bardziej precyzyjny.

Można to porównać do dwóch znajomych. Spearman to kumpel z imprezy – przyjmie każdego i nie ocenia. Pearson to raczej elegancik w garniaku – potrzebuje porządku, klasy i reguł. Obydwaj są przydatni, ale tylko wtedy, gdy wiesz, kiedy którego zaprosić do analizy.

Korelacja Spearmana w pracy magisterskiej – błędy, których należy unikać

Spearman może i jest wyrozumiały, ale to nie znaczy, że wybaczy wszystko. Wielu studentów wpadło już w korelacyjną pułapkę, bo zapomnieli o kilku ważnych zasadach. Zanim więc napiszesz w swojej pracy, że „coś ze sobą koreluje”, warto upewnić się, że naprawdę… może.

Po pierwsze: uważaj na rodzaj danych. Korelacja Spearmana nie lubi zmiennych nominalnych. Czyli jeżeli masz pytanie o płeć, miejsce zamieszkania, kolor ulubionej skarpetki – odpuść sobie korelację.

Zmienna, która nie ma porządku ani skali, nie nadaje się do sprawdzania zależności Spearmanem. Potrzebujesz co najmniej skali porządkowej, czyli takiej, gdzie odpowiedzi da się sensownie ułożyć (np. od „zdecydowanie nie” do „zdecydowanie tak”).

Druga sprawa to liczba obserwacji. Oczywiście, Spearman potrafi działać nawet na małych próbach, ale bez przesady. Jeśli masz pięć osób, to może lepiej narysuj wykres w Paicie niż licz korelację. Im więcej danych, tym wynik będzie stabilniejszy. Zbyt mała próba badawcza to jak wróżenie z fusów – coś Ci wyjdzie, ale lepiej tego nie cytować w rozdziale z wynikami.

Kolejny klasyk- błędna interpretacja siły korelacji. Czasem student widzi „ρ = 0,28” i pisze, że to „silna zależność”. No nie. To raczej coś w stylu: „może coś tam się dzieje, ale nie postawiłbym na to nawet złotówki”. Warto znać przybliżone przedziały siły korelacji i się ich trzymać – wtedy nikt nie zarzuci Ci przesady.

I na koniec- nie zapominaj o p-wartości! Sam współczynnik to tylko połowa historii. Możesz mieć piękne „ρ = 0,65”, ale jeśli p = 0,14, to sorry – taki mamy klimat. Nie ma istotności, nie ma wniosków. Korelacja mogła wyjść przypadkiem, więc nie można jej interpretować jak faktu naukowego.

Mini quiz: Czy Twoje dane nadają się do Spearmana?

Chcesz użyć korelacji Spearmana, ale nie masz pewności, czy Twoje dane się do tego nadają? Odpowiedz na kilka krótkich pytań i sprawdź!

1. Czy Twoje dane są na skali porządkowej lub wyższej?
   (np. skala 1–5, poziom zadowolenia, ocena od „bardzo źle” do „bardzo dobrze”)
   🔘 Tak → ✅
   🔘 Nie → ❌ Korelacja Spearmana odpada. Potrzebujesz przynajmniej skali porządkowej.
2. Czy masz co najmniej 10 obserwacji (np. osób, wyników)?
   🔘 Tak → ✅
   🔘 Nie → ❗ Możesz policzyć Spearmana, ale ostrożnie z wnioskami. Statystyka nie lubi samotności.
3. Czy Twoje zmienne mają więcej niż 2 wartości?
   🔘 Tak → ✅
   🔘 Nie → ❌ Korelacja wymaga zmienności. Jeśli każdy zaznaczył „3”, to nie masz czego porównywać.
4. Czy dane są sensownie uporządkowane?
   (np. „liczba godzin snu” vs. „poziom stresu”)
   🔘 Tak → ✅
   🔘 Nie → ❌ Jeśli jedna zmienna to „rodzaj muzyki”, a druga to „numer buta”, lepiej zmień temat pracy.
5. Czy próbujesz udowodnić, że coś „wpływa na coś innego”?
   🔘 Tak → ⚠️ Uwaga! Spearman pokaże Ci tylko związek, a nie przyczynę. Korelacja ≠ przyczynowość!

✨ Wyniki:

🟢 4–5 razy TAK- Gratulacje! Twoje dane są gotowe na Spearmana – licz śmiało!
🟡 2–3 razy TAK- Hmm… może się da, ale ostrożnie. Może warto przemyśleć dobór zmiennych.
🔴 0–1 razy TAK- Niestety, to nie ta bajka. Korelacja Spearmana może tu nie pasować.

Przykład korelacji Spearmana w pracy magisterskiej

Spójrz teraz jak powinien wyglądać przykład zastosowania korelacji Spearmana w pracy dyplomowej.

Korelacja Spearmana w pracy magisterskiej podsumowanie

No dobra, przejechaliśmy przez cały ten korelacyjny rollercoaster – ale o co tu tak naprawdę chodzi? Korelacja rang Spearmana to statystyczny superbohater, który wkracza wtedy, gdy Pearson rozkłada ręce. Nie lubi założeń, nie boi się dziwnych danych, ogarnia małe próby i świetnie dogaduje się z ankietami na skali 1–5.

Pamiętaj- rangi to jego język, a jego wynik – ten tajemniczy rho (ρ) – mówi Ci, jak bardzo dwa zjawiska chodzą ze sobą za rączkę. Albo przeciwnie – jak się odpychają. Ale ostrzeżenie: Spearman pokazuje związki, a nie związki przyczynowo-skutkowe. Czyli – stres zabiera sen? Może. Ale równie dobrze – mało snu powoduje stres. A może to po prostu pies sąsiada szczeka każdej nocy.

Na koniec – wykresy to Twój przyjaciel, ale nie zapomnij o p-wartości, interpretacji siły korelacji, i o tym, żeby nie robić Spearmana z danych, które się do niego po prostu nie nadają (tak, patrzę na Ciebie, skalo nominalna…).

I już. Teraz możesz iść i rzucić gdzieś w pracy:

„Przeprowadzono analizę korelacji rang Spearmana, która wykazała istotny statystycznie związek pomiędzy…”

Brzmi mądrze, nie? 😉

W razie problemów pamiętaj, że zawsze możesz liczyć na naszą pomoc! Ekipa Magistra na 5 czeka!

Trochę już wiem o korelacji do pracy magisterskiej. Teraz chcę poznać proces pisania

Naucz się pisać pracę w godzinę. Sprawdź e-book.

Zobacz, jakie materiały mogę Ci jeszcze zaproponować.
–>Sklep Magistra na 5

Jeżeli potrzebujesz pomocy, po prostu napisz.
–> Wyślij pytanie

Nie zapomnij o prezencie!