Непараметрическими аналогами коэффициента корреляции Пирсона являются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена (R) и статистика Кендалла.
*
Ранговые коэффициенты корреляции по Спирману и Кендалу
*
Для переменных, принадлежащих к порядковой шкале или для переменных, не подчиняющихся нормальному распределению, а также для переменных принадлежащих к интервальной шкале, вместо коэффициента Пирсона рассчитывается ранговая корреляция по Спирману. Для этого отдельным значениям переменных присваиваются ранговые места, которые впоследствии обрабатываются с помощью соответствующих формул.
Формулы и правила расчетов подробно и хорошо описаны в книге
Сидоренко Е.В. "Методы математической обработки в психологии"
-
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена вычисляется как обобщенный коэффициент парной корреляции с заменой наблюдений их рангами.
В общем, если результат исследования является важным и наблюдений немного, то всегда целесообразно испытать непараметрические тесты.
.
С другой стороны, непараметрические тесты имеют меньшую мощность, чем их параметрические конкуренты, и если важно обнаружить даже слабые эффекты (например, при выяснении, является ли данная пищевая добавка опасной для здоровья), следует провести многократные испытания и особенно внимательно выбирать статистику критерия.
-
ИМХО для вашего случая вполне подойдет корреляция Спирмена.
Проще всего посчитать корреляцию в программах STATISTICA 6.0 ; SPSS 12.0 / так же в вашем случае вполне подайдет программка STADIA 6.2(demo) правда в ней есть ряд ограничений. (данные программы и книжку можно поискать в интернете)
