Pearsons korrelasjonskoeffisient, vanligvis betegnet som r, er en statistisk verdi som måler det lineære forholdet mellom to variabler. Den varierer i verdi fra +1 til -1, noe som indikerer et perfekt positivt og negativt lineært forhold henholdsvis mellom to variabler. Beregningen av korrelasjonskoeffisienten utføres normalt av statistiske programmer, som SPSS og SAS, for å gi mest mulig nøyaktige verdier for rapportering i vitenskapelige studier. Tolkningen og bruken av Pearsons korrelasjonskoeffisient varierer basert på konteksten og formålet med den respektive studien der den beregnes.
Identifiser den avhengige variabelen som skal testes mellom to uavhengig avledede observasjoner. Et av kravene til Pearsons korrelasjonskoeffisient er at de to variablene som sammenlignes må observeres eller måles uavhengig for å eliminere eventuelle partiske resultater.
Beregn Pearsons korrelasjonskoeffisient. For store datamengder kan beregningen bli veldig kjedelig. I tillegg til ulike statistiske programmer, har mange vitenskapelige kalkulatorer muligheten til å beregne verdien. Den faktiske ligningen er gitt i referanseseksjonen.
Rapporter en korrelasjonsverdi nær 0 som indikasjon på at det ikke er noe lineært forhold mellom de to variablene. Når korrelasjonskoeffisienten nærmer seg 0, blir verdiene mindre korrelert som identifiserer variabler som kanskje ikke er relatert til hverandre.
Rapporter en korrelasjonsverdi nær 1 som indikasjon på at det er et positivt, lineært forhold mellom de to variablene. En verdi større enn null som nærmer seg 1 resulterer i større positiv sammenheng mellom dataene. Når en variabel øker et visst beløp, øker den andre variabelen med et tilsvarende beløp. Tolkningen må bestemmes ut fra sammenheng med studien.
Rapporter en korrelasjonsverdi nær -1 som indikasjon på at det er et negativt, lineært forhold mellom de to variablene. Når koeffisienten nærmer seg -1, blir variablene mer negativt korrelert, noe som indikerer at når en variabel øker, reduseres den andre variabelen med et tilsvarende beløp. Tolkningen må igjen bestemmes ut fra sammenhengen til studien.
Tolk korrelasjonskoeffisienten basert på konteksten til det aktuelle datasettet. Korrelasjonsverdien er i hovedsak en vilkårlig verdi som må brukes basert på variablene som sammenlignes. For eksempel indikerer en resulterende r-verdi på 0,912 et veldig sterkt og positivt lineært forhold mellom to variabler. I en studie som sammenligner to variabler som normalt ikke er identifisert som beslektede, gir disse resultatene bevis at den ene variabelen kan påvirke den andre variabelen positivt, noe som resulterer i grunn til videre forskning mellom to. Imidlertid nøyaktig samme r-verdi i en studie som sammenligner to variabler som har vist seg å ha en perfekt positivt lineært forhold kan identifisere en feil i dataene eller andre potensielle problemer i eksperimentet design. Derfor er det viktig å forstå sammenhengen med dataene når man rapporterer og tolker Pearsons korrelasjonskoeffisient.
Bestem betydningen av resultatene. Dette oppnås ved hjelp av korrelasjonskoeffisienten, frihetsgrader og en kritisk verdi i korrelasjonskoeffisienttabellen. Frihetsgraden beregnes som antall parede observasjoner minus 2. Bruk denne verdien til å identifisere den tilsvarende kritiske verdien i korrelasjonstabellen for enten en 0,05 og 0,01 test som identifiserer henholdsvis 95 og 99 prosent konfidensnivå. Sammenlign den kritiske verdien med den tidligere beregnede korrelasjonskoeffisienten. Hvis korrelasjonskoeffisienten er større, sies resultatene å ha betydning.
Ting du trenger
- Vitenskapelig kalkulator eller statistisk program
- Kritiske verdier av korrelasjonskoeffisienttabellen
Tips
Konfidensintervaller for korrelasjonskoeffisienten kan også være til nytte i populasjonsstudier.