Коэффициент корреляции и его статистическая значимость Опции

[Choledochus]

Вот подсчитал что можно как я знаю в Excel:
- достоверность линейной аппроксимации (линия тренда проходит через 0,0: E=kH)
- коэффициент корреляции.
Не нравятся:
- то, что R^2 <0 в первом случае (что это может означать связь E=kH - не достоверна?)
- во втором случае связь между колонками без p .

Помогите пожалуйста "онаучить" мои попытки.
Как правильно обработать связь между двумя колонками?
Хотелось бы в итоге корреляционную связь дать на уровне какой-либо значимости.
СПАСИБО


p.s. Как сделали вот эти авторы (второй рисунок) и откуда они p взяли? Пишут, что методом линейного регрессионного анализа (третий рисунок).

Сообщение отредактировал Choledochus - 25.10.2009 - 11:50

Эскизы прикрепленных изображений

 

[DrgLena]

Не могу не согласиться с вами, что определенный тип исследования, то что сегодня стали называть дизайном, включает в себя, прежде всего, способ формирования выборки. И ваша цитата именно об этом. Но относительно коэффициента корреляции, то не нужно требовать от него слишком много в медицинских исследованиях, если связь есть, то всегда интересует какая именно. Относительно значимости коэффициента корреляции, то все таблицы в конце наших учебников по статистике дают табличную оценку коэффициентов начиная с чсс = 5, для 5% и 1% уровня значимости. Вряд ли 7 больных ? можно считать репрезентативной выборкой.

В случае корреляции между физическими свойствами разрабатываемых медицинских материалов, очевидно об этом рассматриваемый пример, то дизайн клинических исследований здесь вообще не причем, и если есть 6 видов одного материала или 11 другого, то автор вправе посмотреть, как коррелирует Е, модуль упругости (коэф. Гука, отношение относительного удлинения к величине нагрузки, примерно, точно не помню) с твердостью материала Н ( может это твердость по Бринеллю, определяется вдавливанием шарика). Хотелось бы, чтобы материал был и твердый и упругий