Analizy statystyczne – interpretacja wyników korelacji

Analizy statystyczne oparte na korelacjach to jedne z najczęściej wykorzystywanych statystyk podczas analizy różnego rodzaju danych. Obliczenia statystyczne tego typu wykorzystuje się zarówno w projektach naukowych jak i komercyjnych, ponadto są to testy bardzo proste w wykonaniu jak i interpretacji. Należy również powiedzieć o właściwościach owych analiz statystycznych. Po pierwsze na podstawie wyników korelacji nie możemy sobie pozwolić na wnioskowanie przyczynowo skutkowe – jedyne co możemy stwierdzić to związek pomiędzy zmiennymi. Po drugie analiza korelacji taka jak r Pearsona, Rho Spearmana czy Tau Kendalla pozwala jedynie na wykrycie związku pomiędzy dwiema zmiennymi.

Interpretacja korelacji

Analizy statystyczne oparte na korelacji przyjmują wartości od -1 do 1. Analizując wyniki korelacji mówimy o jej kierunku oraz sile. O kierunku zależności mówi nam znak wartości korelacji. Jeżeli nasza wartość jest ujemna oznacza to, że związek pomiędzy zmiennymi jest odwrotnie proporcjonalny (korelacja ujemna), natomiast jeżeli wartość jest dodatnia mówimy w takim przypadku o zależności dodatniej. O korelacji ujemnej mówimy wówczas gdy wartości jednej zmiennej rosną a drugiej  maleją, natomiast w przypadku korelacji dodatniej wartości obu zmiennych rosną.

Przykład korelacji ujemnej

Wraz ze wzrostem wagi badanych maleje ich wytrzymałość w biegu na 10 km.

Przykład korelacji dodatniej

Wraz ze wzrostem liczby treningów rośnie wytrzymałość w biegu na 10 km.

Siła korelacji zależy od jej wartości. Czym bliższa wartość liczby -1 bądź 1 tym siła naszej korelacji jest wyższa. Prowadząc analizy statystyczne z wykorzystaniem testów korelacyjnych najczęściej przyjmuje się za wysoką korelację wartość powyżej 0,6 bądź też poniżej -0,6. Za średnią siłę korelacji uważamy te 0,4 do 0,6 bądź -0,4 do -0,6.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *