Korreláció
A statisztikában és a valószínűségelméletben a korreláció azt jelenti, hogy két adathalmaz milyen szoros kapcsolatban áll egymással.
Az összefüggés nem mindig jelenti azt, hogy az egyik okozza a másikat. Nagyon is lehetséges, hogy egy harmadik tényező is szerepet játszik.
A korrelációnak általában két iránya van. Ezek pozitív vagy negatív irányúak. Ha pozitív, akkor a két halmaz együtt emelkedik. Ha negatív, akkor az egyik felfelé megy, míg a másik lefelé.
A korreláció számos különböző mérési módját használják különböző helyzetekben. Például egy szórásdiagramon az emberek a legjobb illeszkedés vonalát rajzolják meg, hogy megmutassák a korreláció irányát.
Ez a szórásdiagram pozitív korrelációt mutat. Ezt onnan lehet megállapítani, hogy a trend felfelé és jobbra mutat. A piros vonal a legjobb illeszkedés egyenese.
A korreláció magyarázata
Az erős és gyenge szavak a korreláció leírására szolgálnak. Ha erős korreláció van, akkor a pontok közel vannak egymáshoz. Ha gyenge a korreláció, akkor a pontok egymástól távol helyezkednek el. A számokkal is meg lehet mutatni, hogy mennyire erős a korreláció. Ezeket a mérőszámokat korrelációs együtthatóknak nevezik. A legismertebb a Pearson-féle termékmomentumos korrelációs együttható. Az adatokat beírjuk egy képletbe, és az egy számot ad. Ha a szám 1 vagy -1, akkor erős a korreláció. Ha a válasz 0, akkor nincs korreláció. A korrelációs együttható egy másik fajtája a Spearman-féle rangkorrelációs együttható.
Korreláció vs. ok-okozati összefüggés
Az összefüggés nem mindig jelenti azt, hogy az egyik dolog okozza a másikat (ok-okozati összefüggés), mert lehet, hogy valami más okozta mindkettőt. Például forró napokon az emberek fagylaltot vesznek, és az emberek strandra is mennek, ahol egyeseket megesznek a cápák. A fagylalteladások és a cápatámadások között összefüggés van (ebben az esetben mindkettő emelkedik a hőmérséklet emelkedésével). De csak azért, mert a fagylalteladások emelkednek, nem jelenti azt, hogy a fagylalteladások több cápatámadást okoznak (ok-okozati összefüggés), vagy fordítva.
Mivel a korreláció nem jelent ok-okozati összefüggést, a tudósok, közgazdászok stb. úgy tesztelik elméleteiket, hogy olyan elszigetelt környezetet hoznak létre, ahol csak egy tényezőt változtatnak meg (ahol ez lehetséges). A politikusok, üzletkötők, hírügynökségek és mások azonban gyakran azt sugallják, hogy egy adott korreláció ok-okozati összefüggést feltételez. Ennek oka lehet tudatlanság vagy a meggyőzés vágya. Így egy híradás azzal hívhatja fel magára a figyelmet, hogy egy bizonyos terméket gyakrabban fogyasztó embereknél egy bizonyos egészségügyi probléma jelentkezik, ezzel olyan ok-okozati összefüggést sugallva, amely valójában valami másnak köszönhető.
Kapcsolódó oldalak
- Cohen, J., Cohen P., West, S.G., & Aiken, L.S. (2003). Alkalmazott többszörös regresszió/korrelációs elemzés a viselkedéstudományok számára. (3. kiadás) Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Kérdések és válaszok
K: Mi a korreláció?
V: A korreláció azt jelzi, hogy két adathalmaz milyen szoros kapcsolatban áll egymással.
K: A korreláció azt jelenti, hogy az egyik adatsor okozza a másikat?
V: Nem, a korreláció nem mindig jelenti azt, hogy az egyik adatsor okozza a másikat. Valójában gyakran egy harmadik tényező is szerepet játszik.
K: Mi a korreláció két iránya?
V: A korreláció két iránya a pozitív és a negatív.
K: Mit jelent a pozitív korreláció?
V: A pozitív korreláció azt jelenti, hogy a két adatsor együtt emelkedik.
K: Mit jelent a negatív korreláció?
V: A negatív korreláció azt jelenti, hogy az egyik adatsor emelkedik, míg a másik csökken.
K: A korrelációnak vannak különböző mérési módjai?
V: Igen, a korreláció sokféle mérési módját használják különböző helyzetekben.
K: Hogyan szokták gyakran a korreláció irányát ábrázolni egy szórásdiagramon?
V: Az emberek gyakran rajzolják meg a legjobb illeszkedés vonalát, hogy megmutassák a korreláció irányát a szórásdiagramon.
