= 15 • 15,8 • 13,4 = 3175,8; (n- 1)sxsy= 14 • 3,07 • 2,29 = 98,42; r = 
Отрицательное значение коэффициента корреляции может означать, что чем больше время реакции, тем ниже эффективность. Однако величина его слишком мала для того, чтобы можно было говорить о достоверной связи между этим двумя переменными.
Теперь попробуйте самостоятельно подсчитать коэффициент корреляции для экспериментальной группы после воздействия, зная, что ?XY= 2953: n 
= ….. (n – 1)sxsy= ….. r = 
= =….. Какой вывод можно сделать из этих результатов? Если вы считаете, что между переменными есть связь, то какова она — прямая или обратная? Достоверна ли она (см. табл. 4 (в дополнении Б.5) с критическими значениями r )? Коэффициент корреляции рангов Спирменаrs Этот коэффициент рассчитывать проще, однако результаты получаются менее точными, чем при использовании r . Это связано с тем, что при вычислении коэффициента Спирмена используют порядок следования данных, а не их количественные характеристики и интервалы между классами. Дело в том, что при использовании коэффициента корреляции рангов Спирмена (rs ) проверяют только, будет ли ранжирование данных для какой-либо выборки таким же, как и в ряду других данных для этой выборки, попарно связанных с первыми (например, будут ли одинаково «ранжироваться» студенты при прохождении ими как психологии, так и математики, или даже при двух разных преподавателях психологии?). Если коэффициент близок к +1, то это означает, что оба ряда практически совпадают, а если этот коэффициент близок к –1, можно говорить о полной обратной зависимости. Коэффициент rs вычисляют по формуле rs = 1 – 
где d — разность между рангами сопряженных значений признаков (независимо от ее знака), а n — число пар.
Обычно этот непараметрический тест используется в тех случаях, когда нужно сделать какие-то выводы не столько об интервалах между данными, сколько об их рангах , а также тогда, когда кривые распределения слишком асимметричны и не позволяют использовать такие параметрические критерии, как коэффициент r (в этих случаях бывает необходимо превратить количественные данные в порядковые). Поскольку именно так обстоит дело с распределением значений эффективности и времени реакции в экспериментальной группе после воздействия, можно повторить расчеты, которые вы уже проделали для этой группы, только теперь не для коэффициента r , а для показателя rs . Это позволит посмотреть, насколько различаются эти два показателя. Испытуемые Эффективность x Время реакции y Ранги x* Ранги y* d d2 Д8 8 17 12 5 7 49
