Coeficientul de corelație al lui Pearson, notat în mod normal ca r, este o valoare statistică care măsoară relația liniară dintre două variabile. Are o valoare cuprinsă între +1 și -1, indicând o relație liniară perfectă pozitivă și respectiv negativă între două variabile. Calculul coeficientului de corelație este realizat în mod normal de programe statistice, cum ar fi SPSS și SAS, pentru a oferi cele mai precise valori posibile pentru raportarea în studiile științifice. Interpretarea și utilizarea coeficientului de corelație Pearson variază în funcție de contextul și scopul studiului respectiv în care este calculat.
Identificați variabila dependentă de testat între două observații derivate independent. Una dintre cerințele coeficientului de corelație al lui Pearson este aceea că cele două variabile comparate trebuie respectate sau măsurate independent pentru a elimina orice rezultate părtinitoare.
Calculați coeficientul de corelație al lui Pearson. Pentru cantități mari de date, calculul poate deveni foarte obositor. În plus față de diverse programe statistice, mulți calculatori științifici au capacitatea de a calcula valoarea. Ecuația reală este furnizată în secțiunea Referință.
Raportați o valoare de corelație apropiată de 0 ca indicație că nu există o relație liniară între cele două variabile. Pe măsură ce coeficientul de corelație se apropie de 0, valorile devin mai puțin corelate, ceea ce identifică variabile care nu pot fi legate între ele.
Raportați o valoare de corelație apropiată de 1 ca indicație că există o relație pozitivă și liniară între cele două variabile. O valoare mai mare decât zero care se apropie de 1 are ca rezultat o corelație pozitivă mai mare între date. Pe măsură ce o variabilă crește o anumită sumă, cealaltă variabilă crește într-o sumă corespunzătoare. Interpretarea trebuie determinată pe baza contextului studiului.
Raportați o valoare de corelație apropiată de -1 ca indicație că există o relație negativă și liniară între cele două variabile. Pe măsură ce coeficientul se apropie de -1, variabilele devin mai corelate negativ, indicând faptul că pe măsură ce o variabilă crește, cealaltă variabilă scade cu o sumă corespunzătoare. Interpretarea din nou trebuie determinată pe baza contextului studiului.
Interpretează coeficientul de corelație pe baza contextului setului de date particular. Valoarea corelației este în esență o valoare arbitrară care trebuie aplicată pe baza variabilelor comparate. De exemplu, o valoare r rezultată de 0,912 indică o relație liniară foarte puternică și pozitivă între două variabile. Într-un studiu care compară două variabile care în mod normal nu sunt identificate ca fiind corelate, aceste rezultate oferă dovezi că o variabilă poate afecta în mod pozitiv cealaltă variabilă, având ca rezultat o cercetare ulterioară între Două. Cu toate acestea, exact aceeași valoare r într-un studiu care compară două variabile care s-au dovedit a avea perfect relația liniară pozitivă poate identifica o eroare în date sau alte probleme potențiale în experiment proiecta. Astfel, este important să înțelegeți contextul datelor atunci când raportați și interpretați coeficientul de corelație al lui Pearson.
Determinați semnificația rezultatelor. Acest lucru se realizează folosind coeficientul de corelație, gradele de libertate și un tabel cu valori critice ale coeficientului de corelație. Gradele de libertate sunt calculate ca numărul de observații pereche minus 2. Folosind această valoare, identificați valoarea critică corespunzătoare în tabelul de corelație pentru un test de 0,05 și 0,01, identificând nivelul de încredere de 95 și respectiv 99%. Comparați valoarea critică cu coeficientul de corelație calculat anterior. Dacă coeficientul de corelație este mai mare, se spune că rezultatele sunt importante.
Lucruri de care ai nevoie
- Calculator științific sau program statistic
- Valorile critice ale tabelului coeficienților de corelație
sfaturi
Intervalele de încredere pentru coeficientul de corelație pot fi, de asemenea, utile în studiile populației.