Решение:
Коэффициент корреляции Пирсона используется для измерения линейной зависимости между двумя количественными переменными. Основные условия его применения:
- Переменные должны быть измерены в шкале интервалов или отношений.
- Зависимость между переменными должна быть линейной.
- Наличие нормального распределения данных (или приближенного к нему) желательно для корректного применения статистических тестов, связанных с коэффициентом корреляции, но не является строгим обязательным условием для самого расчета коэффициента.
- Число наблюдений должно быть достаточным для получения статистически значимых результатов.
Рассмотрим предложенные варианты:
- переменные Х и У распределены нормально — это желательное, но не строгое условие для расчета самого коэффициента.
- число значений переменной Х должно быть равно числу значений переменной У — это условие всегда выполняется при парном наблюдении, так как для каждого наблюдения есть значение по Х и по У.
- признак должен быть измерен в шкале интервалов или отношений — это одно из ключевых условий корректного применения коэффициента Пирсона, так как он предназначен для количественных данных.
- число значений N должно быть от 5 до 30 — это ориентировочное значение для достаточного объема выборки, но не строгое условие.
Наиболее верно сформулировано условие, которое не является необходимым для расчета самого коэффициента корреляции Пирсона, хотя и влияет на статистическую значимость результата.
Ответ: Переменные Х и У распределены нормально.