Conţinut
Diferite tipuri de corelații sunt utilizate în statistici pentru a măsura modul în care variabilele se raportează între ele. De exemplu, folosind două variabile - rangul clasei de liceu și GPA de colegiu - un observator poate trasa o corelație că elevii cu un grad superior peste medie de liceu obțin, de obicei, un APG de colegiu peste medie. Corelațiile măsoară, de asemenea, puterea relației și dacă corelația dintre variabile este pozitivă sau negativă. Tipul de corelație efectuată depinde de dacă variabilele sunt date non-numerice sau de intervale, cum ar fi temperatura.
Corelarea momentului produsului Pearson
Corelația momentului produsului Pearson a fost numită după Karl Pearson, fondatorul disciplinei statistice matematice. Se consideră o corelație liniară simplă, ceea ce înseamnă că relația dintre două variabile depinde de ele fiind constantă. Pearson este utilizat cu date de interval pentru a măsura puterea unei corelații, care este reprezentată de litera r în ecuație. Această corelație arată, de asemenea, dacă relația este pozitivă sau negativă; reprezentat de numere evaluate între +1 și -1. Cu cât valoarea r este mai apropiată de -1,00 sau +1,00, cu atât corelația este mai puternică. Cu cât valoarea r este mai aproape de numărul 0, cu atât corelația este mai slabă. De exemplu, dacă r ar fi egalat cu -90 sau 0,90 ar indica o relație mai puternică decât -09 sau .09.
Spearmans Clasificare corelație
Corelația de rang Spearmans a fost numită după statisticianul Charles Edward Spearman. Ecuația Spearmans este mai simplă și este adesea folosită în statistici în locul lui Pearson, deși mai puțin concludentă. Oamenii de știință sociali pot folosi, de asemenea, Spearmans pentru a descrie corelația dintre datele calitative, cum ar fi etnia sau genul, și date cantitative, precum numărul de infracțiuni comise. Corelația este calculată folosind o ipoteză nulă care este ulterior acceptată sau respinsă. În mod normal, o ipoteză nulă constă dintr-o întrebare la care trebuie să răspundeți; de exemplu, dacă numărul crimelor comise este sau nu același pentru bărbați și femei.
Corelație de rang Kendall
Corelația de rang Kendall, numită pentru statisticianul britanic Maurice Kendall, măsoară rezistența dependenței între seturile a două variabile aleatorii. Kendall poate fi utilizat pentru analize statistice suplimentare atunci când corelația unui Spearman respinge ipoteza nulă. Atinge o corelație atunci când valoarea unei variabile scade și valoarea celeilalte variabile crește; această corelație este denumită perechi discordante. O corelație poate apărea și atunci când ambele variabile cresc simultan, denumite o pereche concordantă.