Корелација није нужно узрочно-последична, али проналажење корелације између две променљиве у експерименту и даље је веома важан траг у вези са односом између њих. Због тога су тестови за корелацију један од најчешћих типова статистичких тестова који се користе у науци, а најпознатији је Пеарсонов коефицијент корелације.
Међутим, коефицијент утврђивања је сигурно важнији јер вам говори о проценту варијације једне променљиве која се може предвидети на основу друге. Због тога је учење извођења коефицијента израчунавања утврђивања важно за свакога ко ради са статистикама заснованим на корелацији.
Који је коефицијент одлучности?
Основни коефицијент дефиниције утврђивања је да је то квадрат Пеарсоновог коефицијента корелације, р, и тако се често назива Р.2.
Пеарсонов коефицијент мери корелације, где пораст једне променљиве прати или повећање друге (позитивна корелација) или смањење ње (негативна корелација). Вредност за р може бити било шта између -1 и +1, с величином броја која вам показује снагу корелације и знаком који говори да ли је позитивна или негативна корелација.
Р.2 је квадрат ове мере, па варира између 0 и 1 и говори вам проценат варијације у једној променљивој коју корелирана променљива може предвидети. Ово је корисно за многе ствари, посебно за изградњу математичких модела у предиктивне сврхе.
Коефицијент израчунавања утврђивања
Процес израчунавања коефицијента утврђивања је у основи исти као и поступак израчунавања Пеарсоновог коефицијента корелације, осим на крају када резултат квадратите. Формула за Пеарсонов коефицијент корелације је:
р = \ фрац {н \ сум ки - \ сум к \ сум и} {\ скрт {(н \ сум к ^ 2 - (\ сум к) ^ 2) - (н \ сум и ^ 2 - (\ сум и ) ^ 2)}}
Постоје неке кључне информације које су вам потребне да бисте прошли кроз ову (додуше застрашујућег изгледа!) Формулу: своју Икс и г. вредности за свако посматрање (тј. ваше две променљиве), збир ваших Икс и г. вредности, збир сваке Икс променљива помножена са одговарајућом г. променљиве и суме сваке Икс и г. променљива на квадрат.
Погодан начин да се ово реши је коришћење а Табела програм као што је Мицрософт Екцел, са колонама за Икс, г., ки, Икс2 и г.2 и суме на дну за сваку колону. Такође ће вам требати вредност за н, величина вашег узорка (од којих сваки има Икс и а г. вредност).
Прођите кроз поступак назначен формулом. Прво, узми н помножено са збиром вашег ки вредности, а затим одузми збир од Икс вредности помножене са збиром од г. вредности.
Цео овај резултат поделите са доњим одељком: н пута зброј квадрата вашег Икс вредности, умањене за збир Икс вредности на квадрат, све помножене резултатом исте ствари за ваше г. вредности, коначно узимајући квадратни корен пре извођења дељења. Ово вам даје р, коју једноставно квадрирате да бисте добили Р.2.
Тумачење коефицијента одлучности
Коефицијент утврђивања је број између 0 и 1, који се множењем са 100 може претворити у проценат. Стандардни коефицијент интерпретације утврђивања је количина варијације у и која се може објаснити са Икс, другим речима, колико добро подаци одговарају регресионом моделу који користите, опишите их.
Међутим, важно је напоменути уобичајена упозорења присутна у подацима на основу корелација. Потпуно је могуће да две променљиве буду у корелацији, а да нису узрочно повезане.
На пример, узмите везу између употребе слушних апарата и броја бора на кожи. Постоји јака корелација између њих двоје, али наравно обоје је заиста узроковано старостју. Ово није мана овог приступа толико колико ограничење које морате узети у обзир да бисте правилно протумачили резултате.