1.23. ANALIZA KORELACJI
Analiza korelacji jest jednym z kluczowych narzędzi w statystyce, które pomaga zrozumieć, czy i jakie jest powiązanie między dwiema lub więcej zmiennymi. Jest to ważny krok w badaniach naukowych, biznesowych i społecznych, który pozwala na określenie, czy zmienne zmieniają się razem lub nie.
Korelacja to miara statystyczna, która określa, czy istnieje związek między dwiema zmiennymi. Jeśli dwie zmienne zmieniają się razem w podobny sposób, mówimy o dodatniej korelacji. Jeśli jedna zmienna rośnie, a druga maleje, mówimy o ujemnej korelacji. Brak korelacji oznacza, że zmienne nie zmieniają się razem.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Korelacja vs. przyczynowość w statystyce”, „Statystyka w badaniach eksperymentalnych i obserwacyjnych do rozpraw doktorskich”.
Istnieje wiele różnych metod obliczania korelacji, ale dwie z najczęściej stosowanych to:
1. Korelacja Pearsona to najczęściej używana miara korelacji parametrycznej. Mierzy ona siłę i kierunek związku między dwiema zmiennymi ilościowymi (liczbowymi). Wartość korelacji Pearsona mieści się w przedziale od -1 (doskonała negatywna korelacja) do 1 (doskonała pozytywna korelacja), przy 0 oznacza brak korelacji.
2. Korelacja Spearmana to miara korelacji nieparametrycznej, która jest używana w przypadku, gdy zmienne nie mają rozkładu normalnego lub dane są w skali porządkowej. Korelacja Spearmana opiera się na rangach danych i jest bardziej odporna na odstępstwa od założeń o rozkładzie danych.
Analiza korelacji jest szeroko stosowana w różnych dziedzinach, w tym w badaniach naukowych, analizie finansowej, marketingu i medycynie. Przykłady jej zastosowań to:
- Określenie związku między wiekiem pacjentów, a skutecznością leczenia.
- Ocena związku między ilością czasu spędzanym na naukę, a wynikami egzaminów uczniów.
Analiza korelacji pozwala na lepsze zrozumienie wzajemnych relacji między zmiennymi i może pomóc w podejmowaniu lepiej uzasadnionych decyzji na podstawie danych. O tym, jak to działa w praktyce, opisaliśmy w artykule „Regresja liniowa w analizie statystycznej”.
