⚡️Точечно-бисериальный коэффициент корреляции (rpb) - это мера связи между одной бинарной переменной (0 / 1, да / нет), и одной количественной переменной (зарплата, возраст, KPI, стаж и т.д.).
🔹Пример:
Мы хотим выявить связь между объемом продаж у сотрудника (количественная переменная) и фактом прохождения обучения по продажам (это бинарная шкала).
Выписываем всех сотрудников с результатами их продаж и делим их на две группе, те, которые прошли обучение и не прошли.
Преобразуем это в матрицу (как на скрине) и применяем формулу точечно-бисериального коэффициента.
🔹Интерпретация аналогична всем прочим видам корреляции
Пример кода на Python для реализации
from scipy.stats import pointbiserialr
# binary — обучение (1-прошел обучение, 0 - нет)
# numeric — результаты продаж
# соотв: первый сотр. прошёл обучение, сделал 120 продаж и тд
binary = [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
numeric = [120, 95, 130, 110, 90, 100, 125]
r, p = pointbiserialr(binary, numeric)
print(f"r_pb = {r:.3f}")