உள்ளடக்கம்

• அடியெடுத்து வைக்க
• 4 இன் முறை 1: தொடர்பு குணகத்தை கையால் கணக்கிடுங்கள்
• 4 இன் முறை 2: ஆன்லைன் தொடர்பு கால்குலேட்டர்களைப் பயன்படுத்துதல்
• 4 இன் முறை 3: ஒரு வரைபட கால்குலேட்டரைப் பயன்படுத்துதல்
• உதவிக்குறிப்புகள்
• எச்சரிக்கைகள்

R அல்லது oted எனக் குறிப்பிடப்படும் தொடர்பு குணகம், இரண்டு மாறிகள் இடையேயான நேரியல் தொடர்பு (உறவு, வலிமை மற்றும் திசையில்) அளவீடு ஆகும். இது -1 முதல் +1 வரை இருக்கும், நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை தொடர்பைக் குறிக்க பிளஸ் மற்றும் கழித்தல் அறிகுறிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. தொடர்பு குணகம் சரியாக -1 ஆக இருந்தால், இரண்டு மாறிகள் இடையேயான உறவு முற்றிலும் எதிர்மறையானது; தொடர்பு குணகம் சரியாக +1 ஆக இருந்தால், உறவு முற்றிலும் நேர்மறையானது. இரண்டு மாறிகள் ஒரு நேர்மறையான தொடர்பு, எதிர்மறை தொடர்பு அல்லது எந்த தொடர்பும் இல்லை. ஆன்லைனில் கிடைக்கக்கூடிய சில இலவச தொடர்பு கணக்கீடுகளைப் பயன்படுத்தி அல்லது ஒரு நல்ல வரைபட கால்குலேட்டரின் புள்ளிவிவர செயல்பாடுகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் நீங்கள் தொடர்புகளை கையால் கணக்கிடலாம்.

அடியெடுத்து வைக்க

4 இன் முறை 1: தொடர்பு குணகத்தை கையால் கணக்கிடுங்கள்

1. முதலில் உங்கள் தரவை சேகரிக்கவும். திறமையான தொடர்பைக் கணக்கிடத் தொடங்க, முதலில் தரவு ஜோடிகளை ஆராயுங்கள். செங்குத்தாகவும் கிடைமட்டமாகவும் அவற்றை ஒரு அட்டவணையில் வைப்பது பயனுள்ளது. ஒவ்வொரு வரிசை அல்லது நெடுவரிசை x மற்றும் y ஐ லேபிளிடுங்கள்.
   • எடுத்துக்காட்டாக, உங்களிடம் நான்கு தரவு ஜோடிகள் உள்ளன என்று வைத்துக்கொள்வோம் எக்ஸ் மற்றும் y. அட்டவணை பின்வருமாறு தோன்றலாம்:
     • x || y
     • 1 || 1
     • 2 || 3
     • 4 || 5
     • 5 || 7
2. இதன் சராசரியைக் கணக்கிடுங்கள் எக்ஸ். சராசரியைக் கணக்கிட, உங்களுக்கு எல்லா மதிப்புகளும் தேவை எக்ஸ் சேர்க்கவும், பின்னர் மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையால் வகுக்கவும்.
   • மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டைப் பயன்படுத்தி, உங்களிடம் நான்கு மதிப்புகள் இருப்பதைக் கவனியுங்கள் எக்ஸ். சராசரியைக் கணக்கிட, நீங்கள் எல்லா மதிப்புகளையும் சேர்க்கிறீர்கள் எக்ஸ் அதை 4 ஆல் வகுக்கவும். கணக்கீடு இப்படி தெரிகிறது:
   • ${ displaystyle mu _ {x} = (1 + 2 + 4 + 5) / 4}$இதன் சராசரியைக் கண்டறியவும் y. சராசரியாக y அதைக் கண்டுபிடிக்க, ஒரே படிகளைப் பின்பற்றி, y இன் அனைத்து மதிப்புகளையும் ஒன்றாகச் சேர்த்து, பின்னர் மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையால் வகுக்கவும்.
     • மேலே உள்ள எடுத்துக்காட்டில், உங்களுக்கும் நான்கு மதிப்புகள் உள்ளன y. இந்த மதிப்புகள் அனைத்தையும் ஒன்றாகச் சேர்த்து அவற்றை 4 ஆல் வகுக்கவும். கணக்கீடுகள் இப்படி இருக்கும்:
     • ${ displaystyle mu _ {y} = (1 + 3 + 5 + 7) / 4}$இன் நிலையான விலகலை தீர்மானிக்கவும் எக்ஸ். உங்கள் வழிமுறைகள் கிடைத்ததும், நிலையான விலகலைக் கணக்கிடலாம். இதைச் செய்ய, சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தவும்:
       • ${ displaystyle sigma _ {x} = {q sqrt {{ frac {1} {n-1}} சிக்மா (x- mu _ {x}) ^ {2}}}}.$இன் நிலையான விலகலைக் கணக்கிடுங்கள் y. அதே அடிப்படை படிகளைப் பயன்படுத்தி, இன் நிலையான விலகலைக் கண்டறியவும் y. Y க்கான தரவு புள்ளிகளைப் பயன்படுத்தி நீங்கள் அதே சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தப் போகிறீர்கள்.
         • மாதிரி தரவுடன், உங்கள் கணக்கீடுகள் இப்படி இருக்கும்:
         • ${ displaystyle sigma _ {y} = {q sqrt {{ frac {1} {4-1}} * ((1-4) ^ {2} + (3-4) ^ {2} + ( 5-4) ^ {2} + (7-4) ^ {2})}}}$ஒரு தொடர்பு குணகத்தை தீர்மானிப்பதற்கான அடிப்படை சூத்திரத்தை மதிப்பாய்வு செய்யவும். ஒரு தொடர்பு குணகம் கணக்கிடுவதற்கான சூத்திரம் ஒரு தரவு தொகுப்பில் உள்ள வழிமுறைகள், நிலையான விலகல்கள் மற்றும் ஜோடிகளின் எண்ணிக்கையைப் பயன்படுத்துகிறது (குறிப்பிடப்படுகிறது n). தொடர்பு குணகம் தானே சிறிய எழுத்து r அல்லது கிரேக்க எழுத்து ρ (rho) ஆல் குறிக்கப்படுகிறது. இந்த கட்டுரைக்கு, கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி பியர்சன் தொடர்பு குணகம் எனப்படும் சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்துவோம்:
           • ${ displaystyle rho = இடது ({ frac {1} {n-1}} வலது) சிக்மா இடது ({ frac {x- mu _ {x}} {ig சிக்மா _ {x}}. } வலது) * இடது ({ frac {y- mu _ {y}} {ig சிக்மா _ {y}}} வலது)}$தொடர்பு குணகம் தீர்மானிக்கவும். உங்கள் மாறிகளுக்கான வழிமுறைகள் மற்றும் நிலையான விலகல்கள் இப்போது உங்களிடம் உள்ளன, எனவே நீங்கள் தொடர்பு குணக சூத்திரத்திற்கு செல்லலாம். அதை நினைவில் கொள் n உங்களிடம் உள்ள மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையைக் குறிக்கிறது. மேலே உள்ள படிகளில் பிற தொடர்புடைய தகவல்களை நீங்கள் ஏற்கனவே உருவாக்கியுள்ளீர்கள்.
             • மாதிரி தரவைப் பயன்படுத்தி, நீங்கள் தொடர்பு குணக சூத்திரத்தில் தரவை உள்ளிட்டு பின்வருமாறு கணக்கிடலாம்:
             • ${ displaystyle rho = இடது ({ frac {1} {n-1}} வலது) சிக்மா இடது ({ frac {x- mu _ {x}} {ig சிக்மா _ {x}}. } வலது) * இடது ({ frac {y- mu _ {y}} {ig சிக்மா _ {y}}} வலது)}$முடிவை விளக்குங்கள். இந்த தரவு தொகுப்பிற்கு, தொடர்பு குணகம் 0.988 ஆகும். தரவைப் பற்றிய இரண்டு விஷயங்களை இந்த எண் உங்களுக்குக் கூறுகிறது. எண்ணின் அடையாளம் மற்றும் எண்ணின் அளவைப் பாருங்கள்.
               • தொடர்பு குணகம் நேர்மறையானது என்பதால், x தரவுக்கும் y தரவுக்கும் இடையே நேர்மறையான தொடர்பு இருப்பதாக நீங்கள் கூறலாம். இதன் பொருள் x மதிப்புகள் அதிகரித்தால், y மதிப்புகள் அதிகரிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கிறீர்கள்.
               • தொடர்பு குணகம் +1 க்கு மிக நெருக்கமாக இருப்பதால், x தரவு மற்றும் y தரவு மிகவும் நெருக்கமாக தொடர்புடையவை. இந்த புள்ளிகளை நீங்கள் வரைபடமாக்கினால், அவை ஒரு நேர் கோட்டுக்கு மிகச் சிறந்த தோராயமானவை என்பதை நீங்கள் காண்பீர்கள்.

4 இன் முறை 2: ஆன்லைன் தொடர்பு கால்குலேட்டர்களைப் பயன்படுத்துதல்

1. தொடர்பு கால்குலேட்டர்களுக்கு ஆன்லைனில் தேடுங்கள். தொடர்புகளை அளவிடுவது புள்ளியியல் வல்லுநர்களுக்கு மிகவும் நிலையான கணக்கீடு ஆகும். கையால் செய்தால் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு கணக்கீடு மிகவும் சிரமமாக இருக்கும். எனவே, பல ஆதாரங்கள் பொதுவான தொடர்பு கணக்கீடுகளை ஆன்லைனில் கிடைக்கச் செய்துள்ளன. எந்த தேடுபொறியையும் பயன்படுத்தி, "தொடர்பு கால்குலேட்டர்" என்ற தேடல் சொல்லை உள்ளிடவும்.
2. தரவை உள்ளிடவும். வலைத்தளத்தின் வழிமுறைகளை கவனமாகப் படியுங்கள், இதனால் நீங்கள் தரவை சரியாக உள்ளிடலாம். தரவு ஜோடிகள் வரிசையில் வைக்கப்படுவது முக்கியம் அல்லது நீங்கள் தவறான தொடர்பு முடிவைப் பெறுவீர்கள். தரவை உள்ளிடுவதற்கு வெவ்வேறு வலைத்தளங்கள் வெவ்வேறு வடிவங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன.
   • எடுத்துக்காட்டாக, http://ncalculators.com/statistics/correlation-coeffic-calculator.htm என்ற இணையதளத்தில் x மதிப்புகளை உள்ளிடுவதற்கான கிடைமட்ட பெட்டியையும், y மதிப்புகளை உள்ளிடுவதற்கான இரண்டாவது கிடைமட்ட பெட்டியையும் காண்பீர்கள். நீங்கள் கமாக்களால் மட்டுமே பிரிக்கப்பட்ட விதிமுறைகளை உள்ளிடுகிறீர்கள். எனவே, இந்த கட்டுரையில் முன்னர் கணக்கிடப்பட்ட x தரவு தொகுப்பு 1,2,4,5 என உள்ளிட வேண்டும். Y தரவு தொகுப்பு 1,3,5,7 என உள்ளிடப்பட்டுள்ளது.
   • மற்றொரு தளத்தில், http://www.alcula.com/calculators/statistics/correlation-coeffic/, நீங்கள் தரவு புள்ளிகளை ஒழுங்காக வைத்திருக்கும் வரை, தரவை கிடைமட்டமாக அல்லது செங்குத்தாக உள்ளிடலாம்.
3. முடிவுகளைக் கணக்கிடுங்கள். இந்த கணக்கீட்டு தளங்கள் பிரபலமாக உள்ளன, ஏனெனில் தரவை உள்ளிட்ட பிறகு நீங்கள் பொதுவாக "கணக்கிடு" பொத்தானைக் கிளிக் செய்ய வேண்டும் - இதன் விளைவாக தானாகவே தோன்றும்.

4 இன் முறை 3: ஒரு வரைபட கால்குலேட்டரைப் பயன்படுத்துதல்

1. உங்கள் விவரங்களை உள்ளிடவும். உங்கள் வரைபட கால்குலேட்டரில், புள்ளிவிவர செயல்பாட்டை இயக்கி, பின்னர் "திருத்து" என்ற கட்டளையைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
   • ஒவ்வொரு கால்குலேட்டருக்கும் சற்று மாறுபட்ட முக்கிய கட்டளைகள் உள்ளன. இந்த கட்டுரை டெக்சாஸ் இன்ஸ்ட்ரூமென்ட்ஸ் TI-86 க்கான குறிப்பிட்ட வழிமுறைகளை வழங்குகிறது.
   • ஸ்டேட் செயல்பாட்டை அணுக, [2 வது] -ஸ்டாட்டை அழுத்தவும் ("+" விசைக்கு மேலே) பின்னர் F2- திருத்து என்பதை அழுத்தவும்.
2. பழைய சேமிக்கப்பட்ட எல்லா தரவையும் நீக்கு. பெரும்பாலான கால்குலேட்டர்கள் புள்ளிவிவரத் தரவை அழிக்கும் வரை வைத்திருக்கும். பழைய தரவை புதிய தரவுகளுடன் நீங்கள் குழப்பவில்லை என்பதை உறுதிப்படுத்த, முன்பு சேமித்த எல்லா தகவல்களையும் முதலில் அழிக்க வேண்டும்.
   • "XStat" வகையை முன்னிலைப்படுத்த கர்சரை நகர்த்த அம்பு விசைகளைப் பயன்படுத்தவும். பின்னர் "அழி" மற்றும் "Enter" ஐ அழுத்தவும். இது xStat நெடுவரிசையில் உள்ள அனைத்து மதிப்புகளையும் அழிக்க வேண்டும்.
   • "YStat" வகையை முன்னிலைப்படுத்த அம்பு விசைகளைப் பயன்படுத்தவும். அந்த நெடுவரிசைக்கான தரவையும் அழிக்க "அழி" மற்றும் "உள்ளிடுக" என்பதை அழுத்தவும்.
3. உங்கள் தரவு மதிப்புகளை உள்ளிடவும். XStat தலைப்பின் கீழ் கர்சரை முதல் இடத்திற்கு நகர்த்த அம்பு விசைகளைப் பயன்படுத்தவும். உங்கள் முதல் தரவு மதிப்பைத் தட்டச்சு செய்து Enter ஐ அழுத்தவும். "XStat (1) = __" திரையின் அடிப்பகுதியில் நீங்கள் இடத்தைப் பார்க்க வேண்டும், அங்கு உங்கள் மதிப்பு வெற்று இடத்தை நிரப்புகிறது. நீங்கள் Enter ஐ அழுத்தும்போது, ​​தரவு அட்டவணையை நிரப்புகிறது, கர்சர் அடுத்த வரிக்கு நகரும், மேலும் திரையின் அடிப்பகுதியில் உள்ள வரி இப்போது "xStat (2) = __" ஐப் படிக்க வேண்டும்.
   • எல்லா x மதிப்புகளையும் உள்ளிடுவதைத் தொடரவும்.
   • நீங்கள் x மதிப்புகளை உள்ளிட்டுள்ளதும், அம்பு விசைகளைப் பயன்படுத்தி yStat நெடுவரிசைக்கு நகர்த்தவும், y மதிப்புகளை உள்ளிடவும்.
   • எல்லா தரவும் உள்ளிடப்பட்டதும், திரையை அழிக்க வெளியேறு என்பதை அழுத்தி ஸ்டேட் மெனுவிலிருந்து வெளியேறவும்.
4. நேரியல் பின்னடைவு புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுங்கள். தொடர்பு குணகம் என்பது தரவு ஒரு நேர் கோட்டை எவ்வளவு நெருக்கமாக மதிப்பிடுகிறது என்பதற்கான ஒரு நடவடிக்கையாகும். புள்ளிவிவர செயல்பாடுகளைக் கொண்ட ஒரு வரைபட கால்குலேட்டர் சிறந்த பொருத்தம் கோடு மற்றும் தொடர்பு குணகம் ஆகியவற்றை மிக விரைவாக கணக்கிட முடியும்.
   • ஸ்டேட் செயல்பாட்டை உள்ளிட்டு கால்க் பொத்தானை அழுத்தவும். TI-86 இல், இது [2 வது] [புள்ளி] [F1].
   • நேரியல் பின்னடைவு கணக்கீடுகளைத் தேர்வுசெய்க. TI-86 இல், இது [F3], "லின்ஆர்" என்று பெயரிடப்பட்டுள்ளது. கிராபிக்ஸ் காட்சி பின்னர் "லின்ஆர் _" என்ற வரியை ஒளிரும் கர்சருடன் காண்பிக்கும்.
   • நீங்கள் இப்போது கணக்கிட விரும்பும் இரண்டு மாறிகள் பெயர்களை உள்ளிட வேண்டும். இவை xStat மற்றும் yStat.
     • TI-86 இல், [2 வது] [பட்டியல்] [F3] ஐ அழுத்துவதன் மூலம் பெயர் பட்டியலை ("பெயர்கள்") தேர்ந்தெடுக்கவும்.
     • உங்கள் திரையின் கீழ் வரி இப்போது கிடைக்கக்கூடிய மாறிகளைக் காட்ட வேண்டும். [XStat] ஐத் தேர்வுசெய்க (இது அநேகமாக F1 அல்லது F2 பொத்தான்), பின்னர் கமாவை உள்ளிட்டு பின்னர் [yStat].
     • தரவைக் கணக்கிட Enter ஐ அழுத்தவும்
5. முடிவுகளை விளக்குங்கள். நீங்கள் Enter ஐ அழுத்தும்போது, ​​நீங்கள் உள்ளிட்ட தரவுக்கான பின்வரும் தகவல்களை கால்குலேட்டர் உடனடியாக கணக்கிடும்:
   • ${ displaystyle y = a + bx}$தொடர்பு என்ற கருத்தை புரிந்து கொள்ளுங்கள். தொடர்பு என்பது இரண்டு அளவுகளுக்கு இடையிலான புள்ளிவிவர உறவைக் குறிக்கிறது. தொடர்பு குணகம் என்பது ஒரு ஒற்றை எண், இது நீங்கள் இரண்டு செட் தரவு புள்ளிகளுக்கு கணக்கிட முடியும். எண் எப்போதும் -1 மற்றும் +1 க்கு இடையில் இருக்கும், மேலும் இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகள் எவ்வளவு நெருக்கமாக உள்ளன என்பதைக் குறிக்கிறது.
     • எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் சுமார் 12 வயது வரையிலான குழந்தைகளின் உயரத்தையும் வயதையும் அளவிட்டால், நீங்கள் ஒரு வலுவான நேர்மறையான தொடர்பைக் காணலாம். குழந்தைகள் வயதாகும்போது, ​​அவர்கள் உயரமாக இருப்பார்கள்.
     • எதிர்மறையான தொடர்புக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு, யாரோ ஒருவர் கோல்ஃப் பயிற்சி செலவழிக்கும் நேரத்தை அந்த நபரின் கோல்ஃப் மதிப்பெண்ணுடன் ஒப்பிடுவது. பயிற்சி முன்னேறும்போது, ​​மதிப்பெண் குறைய வேண்டும்.
     • இறுதியில், ஒரு நபரின் ஷூ அளவுக்கும், எடுத்துக்காட்டாக, அவர்களின் தேர்வு தரங்களுக்கும் இடையில் சிறிய தொடர்பு, நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை ஆகியவற்றை நீங்கள் எதிர்பார்க்கலாம்.
   • சராசரியைக் கணக்கிடுங்கள். தரவுகளின் தொகுப்பின் எண்கணித சராசரி அல்லது "சராசரி" என்பது தரவின் அனைத்து மதிப்புகளையும் சேர்ப்பதன் மூலம் கணக்கிடப்படுகிறது, பின்னர் தொகுப்பில் உள்ள மதிப்புகளின் எண்ணிக்கையால் வகுக்கப்படுகிறது. உங்கள் தரவிற்கான தொடர்பு குணகத்தை தீர்மானிக்க, ஒவ்வொரு தரவுகளின் சராசரியையும் நீங்கள் கணக்கிட வேண்டும்.
     • ஒரு மாறியின் சராசரி அதற்கு மேலே கிடைமட்ட கோடு கொண்ட மாறி மூலம் குறிக்கப்படுகிறது. இது பெரும்பாலும் x மற்றும் y இன் தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு "x-bar" அல்லது "y-bar" என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. மாற்றாக, சராசரியை சிறிய கிரேக்க எழுத்து μ (mu) ஆல் குறிக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, x இன் தரவு புள்ளிகளின் சராசரியைக் குறிக்க, நீங்கள் use ஐப் பயன்படுத்தலாம்_{எக்ஸ்} அல்லது μ (x).
     • எடுத்துக்காட்டாக, உங்களிடம் x (1,2,5,6,9,10) தொகுப்பு இருந்தால், இந்த தரவின் சராசரி பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறது:
       • ${ displaystyle mu _ {x} = (1 + 2 + 5 + 6 + 9 + 10) / 6}$நிலையான விலகலின் முக்கியத்துவத்தை அறிந்து கொள்ளுங்கள். புள்ளிவிவரங்களில், நிலையான விலகல் மாறுபாட்டை அளவிடுகிறது, சராசரியிலிருந்து எண்களின் சிதறலைக் காட்டுகிறது. குறைந்த நிலையான விலகல் கொண்ட எண்களின் குழு ஒருவருக்கொருவர் மிகவும் நெருக்கமாக உள்ளது. உயர் தர விலகலுடன் கூடிய எண்களின் குழு மேலும் சிதறடிக்கப்படுகிறது.
         • ஒரு குறியீடாக, சிறிய எழுத்துக்கள் அல்லது கிரேக்க எழுத்து σ (சிக்மா) ஐப் பயன்படுத்தி நிலையான விலகல் வெளிப்படுத்தப்படுகிறது. இவ்வாறு, x தரவின் நிலையான விலகல் என எழுதப்பட்டுள்ளது கள்_{எக்ஸ்} அல்லது_{எக்ஸ்}.
       • கூட்டுத்தொகை குறியீட்டை அங்கீகரிக்கவும். கூட்டுத்தொகை ஆபரேட்டர் கணிதத்தில் மிகவும் பொதுவான ஆபரேட்டர்களில் ஒன்றாகும், மேலும் இது மதிப்புகளின் தொகையைக் குறிக்கிறது. இது கிரேக்க பெரிய எழுத்து, சிக்மா அல்லது by ஆல் குறிப்பிடப்படுகிறது.
         • எடுத்துக்காட்டாக, உங்களிடம் தரவு புள்ளிகள் x (1,2,5,6,9,10) இருந்தால், ∑x என்றால்:
           • 1+2+5+6+9+10 = 33

உதவிக்குறிப்புகள்

• தொடர்பு குணகம் சில நேரங்களில் "பியர்சன் தயாரிப்பு-தருண தொடர்பு குணகம்" என்று அழைக்கப்படுகிறது, அதன் டெவலப்பரான கார்ல் பியர்சனின் நினைவாக.
• பொதுவாக, 0.8 (நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை) ஐ விட அதிகமான ஒரு தொடர்பு குணகம் ஒரு வலுவான தொடர்பைக் குறிக்கிறது; 0.5 க்கும் குறைவான தொடர்பு குணகம் (நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை மீண்டும்) பலவீனமான தொடர்பு குணகத்தைக் குறிக்கிறது.

எச்சரிக்கைகள்

• இரண்டு தரவுத் தொகுப்புகள் ஏதோவொரு வகையில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன என்பதை தொடர்பு காட்டுகிறது. இருப்பினும், இதை ஒரு காரண உறவு என்று விளக்காமல் கவனமாக இருங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் மக்களின் காலணி அளவுகளையும் அவற்றின் உயரத்தையும் ஒப்பிட்டுப் பார்த்தால், நீங்கள் ஒரு வலுவான நேர்மறையான தொடர்பைக் காண்பீர்கள். பெரிய மக்கள் பொதுவாக பெரிய கால்களைக் கொண்டுள்ளனர். இருப்பினும், உயரமாக இருப்பது உங்கள் கால்களை வளர வைக்கும், அல்லது பெரிய அடி உங்களை உயரமாக வளர வைக்கும் என்று இது அர்த்தப்படுத்துவதில்லை. அவை ஒன்றாக நடக்கும்.