Pearsoni korrelatsioonikordaja, mida tavaliselt tähistatakse kui r, on statistiline väärtus, mis mõõdab lineaarset suhet kahe muutuja vahel. Selle väärtus jääb vahemikku +1 kuni -1, mis näitab täiuslikku positiivset ja negatiivset lineaarset suhet vastavalt kahe muutuja vahel. Korrelatsioonikordaja arvutamise viivad tavaliselt läbi statistikaprogrammid, näiteks SPSS ja SAS, et anda teaduslike uuringute aruandluseks võimalikult täpsed väärtused. Pearsoni korrelatsioonikordaja tõlgendamine ja kasutamine varieerub vastavalt vastava uuringu kontekstile ja eesmärgile, milles see arvutatakse.
Tehke testitav sõltuv muutuja kahe iseseisvalt tuletatud vaatluse vahel. Pearsoni korrelatsioonikordaja üks nõue on see, et kõiki võrreldavaid muutujaid tuleb kõrvalekallete tulemuste kõrvaldamiseks jälgida või mõõta iseseisvalt.
Arvutage Pearsoni korrelatsioonikordaja. Suurte andmemahtude korral võib arvutus muutuda väga tüütuks. Lisaks erinevatele statistikaprogrammidele on väärtuse arvutamise võimalus paljudel teaduslikel kalkulaatoritel. Tegelik võrrand on toodud jaotises Viide.
Esitage 0-lähedane korrelatsiooniväärtus, mis näitab, et kahe muutuja vahel puudub lineaarne seos. Kui korrelatsioonikordaja läheneb 0-le, muutuvad väärtused vähem korreleeruvaks, mis tuvastab muutujad, mis ei pruugi olla omavahel seotud.
Esitage korrelatsiooniväärtus, mis on lähedane väärtusele 1, mis näitab, et kahe muutuja vahel on positiivne, lineaarne seos. Nullist suurem väärtus, mis läheneb väärtusele 1, annab andmete vahel suurema positiivse korrelatsiooni. Kui üks muutuja suurendab teatud summat, suureneb teine muutuja vastavas koguses. Tõlgendus tuleb kindlaks määrata lähtuvalt uuringu kontekstist.
Esitage -1-lähedane korrelatsiooniväärtus, mis näitab, et kahe muutuja vahel on negatiivne, lineaarne seos. Koefitsiendi lähenedes -1 muutujad korreleeruvad negatiivsemalt, mis näitab, et ühe muutuja suurenedes väheneb teine muutuja vastava summa võrra. Jällegi tuleb tõlgendus määrata uuringu kontekstist lähtuvalt.
Tõlgendage korrelatsioonikordajat konkreetse andmekogumi konteksti põhjal. Korrelatsiooniväärtus on põhimõtteliselt suvaline väärtus, mida tuleb rakendada võrreldavate muutujate põhjal. Näiteks saadud r väärtus 0,912 näitab kahe muutuja vahel väga tugevat ja positiivset lineaarset suhet. Uuringus, milles võrreldi kahte muutujat, mida tavaliselt seostatuna ei tuvastata, pakuvad need tulemused tõendeid et üks muutuja võib positiivselt mõjutada teist muutujat, põhjustades põhjust edasiseks uurimiseks kaks. Kuid täpselt sama r väärtus uuringus, milles võrreldakse kahte muutujat, millel on tõestatud täiuslikkus positiivne lineaarne seos võib tuvastada vea andmetes või muid võimalikke probleeme katses kujundus. Seega on Pearsoni korrelatsioonikordaja teatamisel ja tõlgendamisel oluline mõista andmete konteksti.
Määrake tulemuste olulisus. Selleks kasutatakse korrelatsioonikordajat, vabadusastmeid ja korrelatsioonikordaja tabeli kriitilisi väärtusi. Vabadusastmed arvutatakse paaritatud vaatluste arvuna miinus 2. Selle väärtuse abil tuvastage vastav kriitiline väärtus korrelatsioonitabelis kas 0,05 ja 0,01 testi jaoks, tuvastades vastavalt 95 ja 99 protsendi usaldustaseme. Võrrelge kriitilist väärtust varem arvutatud korrelatsioonikordajaga. Kui korrelatsioonikordaja on suurem, siis väidetakse, et tulemused on olulised.
Asjad, mida vajate
- Teaduslik kalkulaator või statistikaprogramm
- Korrelatsioonikordajate tabeli kriitilised väärtused
Näpunäited
Korrelatsioonikordaja usaldusvahemikud võivad olla kasulikud ka populatsiooniuuringutes.