Co to jest Analiza Korelacji?
Analiza korelacji w statystyce polega na zbadaniu czy dwie zmienne są ze sobą istotnie statystycznie powiązane.
Na studiach najczęściej liczymy korelację Pearsona i Spearmana
Korelacja liniowa Pearsona
- wartości muszą być zbliżone do rozkładu normalnego
- związek między zmiennymi musi być liniowy
- pokazuje sile i kierunku związku między zmiennymi
- współczynnik korelacji przyjmuje wartości z przedziału [-1.1]
- jest najczęściej stosowanym testem statystycznym
$$ $$Więcej informacji znajdziesz w Liniowa korelacja Pearsona
Korelacja rang Spearmana
- bardziej odporny na odstające przypadki w próbach niż korelacja Pearsona
- pokazuje dowolną monotoniczną zależność (także nieliniową)
- zależy wyłącznie od uporządkowania zaobserwowanych wartości
- współczynnik korelacji przyjmuje wartości z przedziału [-1.1]
$$ $$Więcej informacji znajdziesz w Korelacja rang Spearmana
Współczynnik i kierunek korelacji
Kierunek korelacji wyznaczany poprzez “minus” lub jego brak przy wartości korelacji mówi nam o uporządkowaniu jednej zmiennej względem drugiej, a konkretnie między ich wartościami. Korelacja dodatnia oznacza, że “wysokie” wartości jednej zmiennej odpowiadają “wysokim” wartością drugiej zmiennej. Gdy jedna zmienna przyjmuje “ wysokie” wartości a druga “niskie” mamy wówczas do czynienia z korelacją ujemną. Przypadek gdy korelacja równa jest 0 mówimy, że związek pomiędzy zmiennymi nie występuje.
Tabela 1. Interpretacja wysokości współczynnika korelacji.
Wartość korelacji (wartość bezwzględna) | Interpretacja |
0-0,3 | Brak, bardzo słaba |
0,3-0,5 | Korelacja w stopniu umiarkowanym |
0,5-0,7 | Korelacja silna |
0,7-1 | Korelacja bardzo silna |
