Corelație
În statistică și în teoria probabilităților, corelația înseamnă cât de apropiate sunt două seturi de date.
Corelația nu înseamnă întotdeauna că una cauzează cealaltă. Este foarte posibil să existe un al treilea factor implicat.
Corelația are, de obicei, una dintre cele două direcții. Acestea sunt pozitive sau negative. Dacă este pozitivă, atunci cele două seturi cresc împreună. Dacă este negativă, atunci unul dintre ele crește, în timp ce celălalt scade.
O mulțime de măsurători diferite ale corelației sunt utilizate în diferite situații. De exemplu, pe un grafic de împrăștiere, oamenii trasează o linie de cel mai bun ajustament pentru a arăta direcția corelației.
Acest grafic de dispersie are o corelație pozitivă. Puteți spune acest lucru deoarece tendința este în sus și la dreapta. Linia roșie este o linie de cea mai bună potrivire.
Explicarea corelației
Puternic și slab sunt cuvinte folosite pentru a descrie corelația. Dacă există o corelație puternică, atunci toate punctele sunt apropiate. Dacă există o corelație slabă, atunci toate punctele sunt dispersate. Există modalități de a face ca numerele să arate cât de puternică este corelația. Aceste măsurători se numesc coeficienți de corelație. Cel mai bine cunoscut este coeficientul de corelație produs-moment Pearson. Introduceți datele într-o formulă și aceasta vă oferă un număr. Dacă numărul este 1 sau -1, înseamnă că există o corelație puternică. Dacă răspunsul este 0, atunci nu există corelație. Un alt tip de coeficient de corelație este coeficientul de corelație de rang al lui Spearman.
Corelație vs cauzalitate
Corelația nu înseamnă întotdeauna că un lucru îl determină pe celălalt (cauzalitate), deoarece altceva ar putea fi cauza ambelor lucruri. De exemplu, în zilele călduroase, oamenii cumpără înghețată și, de asemenea, oamenii merg la plajă, unde unii sunt mâncați de rechini. Există o corelație între vânzările de înghețată și atacurile de rechini (în acest caz, ambele cresc odată cu creșterea temperaturii). Dar doar pentru că vânzările de înghețată cresc nu înseamnă că vânzările de înghețată provoacă (cauzalitate) mai multe atacuri de rechini sau invers.
Deoarece corelația nu implică cauzalitatea, oamenii de știință, economiștii etc. își vor testa teoriile prin crearea unor medii izolate în care doar un singur factor este modificat (atunci când acest lucru este posibil). Cu toate acestea, politicienii, vânzătorii, agențiile de știri și alții sugerează adesea că o anumită corelație implică o cauzalitate. Acest lucru se poate datora ignoranței sau dorinței de a convinge. Astfel, un reportaj de știri poate atrage atenția spunând că persoanele care consumă mai des un anumit produs au o anumită problemă de sănătate, implicând o cauzalitate care ar putea fi de fapt datorată la altceva.
Pagini conexe
- Cohen, J., Cohen P., West, S.G., & Aiken, L.S. (2003). Analiza aplicată a regresiei multiple/corelației pentru științele comportamentale. (ed. a 3-a.) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Întrebări și răspunsuri
Î: Ce este corelația?
R: Corelația este o modalitate de a indica cât de strâns legate sunt două seturi de date.
Î: Corelația înseamnă că un set de date îl determină pe celălalt?
R: Nu, corelația nu înseamnă întotdeauna că un set de date îl determină pe celălalt. De fapt, deseori există un al treilea factor implicat.
Î: Care sunt cele două direcții ale corelației?
R: Cele două direcții ale corelației sunt pozitivă și negativă.
Î: Ce înseamnă o corelație pozitivă?
R: O corelație pozitivă înseamnă că cele două seturi de date cresc împreună.
Î: Ce înseamnă o corelație negativă?
R: O corelație negativă înseamnă că un set de date crește în timp ce celălalt scade.
Î: Există diferite măsurători ale corelației?
R: Da, există o mulțime de măsurători diferite ale corelației care sunt utilizate în diferite situații.
Î: Cum arată adesea oamenii direcția de corelație pe un grafic de dispersie?
R: Adesea, oamenii trasează o linie de cel mai bun ajustament pentru a arăta direcția corelației pe un grafic de dispersie.
