ما هي الأنواع المختلفة للارتباطات؟

تُستخدم أنواع مختلفة من الارتباطات في الإحصاء لقياس الطرق التي ترتبط بها المتغيرات بعضها ببعض. على سبيل المثال ، باستخدام متغيرين - رتبة المدرسة الثانوية ومعدل الكلية - يمكن للمراقب رسم الارتباط بأن الطلاب الحاصلين على مرتبة أعلى من المتوسط ​​في المدرسة الثانوية يحققون عادةً كلية أعلى من المتوسط المعدل التراكمي. تقيس الارتباطات أيضًا قوة العلاقة وما إذا كانت العلاقة بين المتغيرات إيجابية أم سلبية. يعتمد نوع الارتباط الذي يتم إجراؤه على ما إذا كانت المتغيرات غير رقمية أو بيانات فاصلة ، مثل درجة الحرارة.

تم تسمية ارتباط لحظة منتج Pearson على اسم Karl Pearson ، مؤسس فرع الإحصاء الرياضي. يعتبر ارتباطًا خطيًا بسيطًا ، مما يعني أن العلاقة بين متغيرين تعتمد على ثباتهما. يتم استخدام Pearson مع بيانات الفاصل الزمني لقياس قوة الارتباط ، والذي يمثله الحرف r في المعادلة. يوضح هذا الارتباط أيضًا ما إذا كانت العلاقة إيجابية أم سلبية ؛ ممثلة بأرقام تقدر بين +1 و -1. كلما اقتربت قيمة r من -1.00 أو +1.00 ، كان الارتباط أقوى. كلما اقتربت قيمة r من الرقم 0 ، كان الارتباط أضعف. على سبيل المثال ، إذا كان r يساوي -.90 أو 0.90 ، فسيشير ذلك إلى علاقة أقوى من -.09 أو .09.

تم تسمية ارتباط رتبة سبيرمان على اسم الإحصائي تشارلز إدوارد سبيرمان. معادلة سبيرمان أبسط وغالبًا ما تستخدم في الإحصاء بدلاً من بيرسون ، على الرغم من أنها أقل حسمًا. قد يستخدم علماء الاجتماع أيضًا سبيرمان لوصف الارتباط بين البيانات النوعية ، مثل العرق أو الجنس ، والبيانات الكمية ، مثل عدد الجرائم المرتكبة. يتم حساب الارتباط باستخدام فرضية فارغة يتم قبولها أو رفضها لاحقًا. تتكون الفرضية الصفرية عادةً من سؤال يجب الإجابة عليه ؛ على سبيل المثال ، ما إذا كان عدد الجرائم المرتكبة هو نفسه للذكور والإناث أم لا.

يقيس ارتباط رتبة كيندال ، الذي سمي على اسم الإحصائي البريطاني موريس كيندال ، قوة الاعتماد بين مجموعتي متغيرين عشوائيين. يمكن استخدام Kendall لمزيد من التحليل الإحصائي عندما يرفض ارتباط سبيرمان الفرضية الصفرية. يصل إلى ارتباط عندما تنخفض قيمة أحد المتغيرات وتزداد قيمة المتغير الآخر ؛ يشار إلى هذا الارتباط على أنه أزواج متنافرة. يمكن أن يحدث الارتباط أيضًا عندما يزيد كلا المتغيرين في وقت واحد ، ويشار إليه بالزوج المتوافق.