Normalde r olarak gösterilen Pearson korelasyon katsayısı, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçen istatistiksel bir değerdir. +1 ile -1 arasında değişir ve iki değişken arasında sırasıyla mükemmel bir pozitif ve negatif doğrusal ilişki olduğunu gösterir. Korelasyon katsayısının hesaplanması, bilimsel çalışmalarda raporlama için mümkün olan en doğru değerleri sağlamak için normal olarak SPSS ve SAS gibi istatistiksel programlar tarafından gerçekleştirilir. Pearson korelasyon katsayısının yorumlanması ve kullanımı, hesaplandığı ilgili çalışmanın bağlamına ve amacına göre değişir.
Bağımsız olarak türetilmiş iki gözlem arasında test edilecek bağımlı değişkeni belirleyin. Pearson korelasyon katsayısının gerekliliklerinden biri, herhangi bir yanlı sonucu ortadan kaldırmak için karşılaştırılan iki değişkenin bağımsız olarak gözlemlenmesi veya ölçülmesi gerektiğidir.
Pearson korelasyon katsayısını hesaplayın. Büyük miktarda veri için hesaplama çok sıkıcı olabilir. Çeşitli istatistik programlarına ek olarak, birçok bilimsel hesap makinesi, değeri hesaplama yeteneğine sahiptir. Gerçek denklem Referans bölümünde verilmiştir.
İki değişken arasında doğrusal bir ilişki olmadığının göstergesi olarak 0'a yakın bir korelasyon değeri bildirin. Korelasyon katsayısı 0'a yaklaştıkça, değerler daha az korelasyonlu hale gelir ve bu da birbiriyle ilişkili olmayabilecek değişkenleri tanımlar.
İki değişken arasında pozitif, doğrusal bir ilişki olduğunun göstergesi olarak 1'e yakın bir korelasyon değeri bildirin. 1'e yaklaşan sıfırdan büyük bir değer, veriler arasında daha fazla pozitif korelasyona neden olur. Bir değişken belirli bir miktarda artarken, diğer değişken buna karşılık gelen bir miktarda artar. Yorum, çalışmanın bağlamına göre belirlenmelidir.
İki değişken arasında negatif, doğrusal bir ilişki olduğunun göstergesi olarak -1'e yakın bir korelasyon değeri bildirin. Katsayı -1'e yaklaştıkça, değişkenler arasında daha negatif korelasyon olur ve bu da bir değişken arttıkça diğer değişkenin karşılık gelen miktarda azaldığını gösterir. Yorum yine çalışmanın bağlamına göre belirlenmelidir.
Belirli veri kümesinin bağlamına dayalı olarak korelasyon katsayısını yorumlayın. Korelasyon değeri, esasen karşılaştırılan değişkenlere dayalı olarak uygulanması gereken keyfi bir değerdir. Örneğin, 0,912'lik bir sonuçtaki r değeri, iki değişken arasında çok güçlü ve pozitif bir doğrusal ilişkiyi gösterir. Normalde ilişkili olarak tanımlanmayan iki değişkeni karşılaştıran bir çalışmada, bu sonuçlar kanıt sağlar. Bir değişkenin diğer değişkeni olumlu yönde etkileyebileceği ve bu da iki değişken arasında daha fazla araştırma yapılmasına neden olabileceği iki. Bununla birlikte, mükemmel bir etkiye sahip olduğu kanıtlanmış iki değişkeni karşılaştıran bir çalışmada tam olarak aynı r değeri pozitif doğrusal ilişki, verilerdeki bir hatayı veya deneysel çalışmadaki diğer olası sorunları tanımlayabilir. tasarım. Bu nedenle, Pearson korelasyon katsayısını raporlarken ve yorumlarken verilerin bağlamını anlamak önemlidir.
Sonuçların önemini belirleyin. Bu, korelasyon katsayısı, serbestlik dereceleri ve Korelasyon Katsayısı tablosunun Kritik Değerleri kullanılarak gerçekleştirilir. Serbestlik derecesi, eşleştirilmiş gözlem sayısı eksi 2 olarak hesaplanır. Bu değeri kullanarak, sırasıyla yüzde 95 ve 99 güven düzeyini belirleyen 0,05 ve 0,01 testi için korelasyon tablosunda karşılık gelen kritik değeri belirleyin. Kritik değeri önceden hesaplanmış korelasyon katsayısıyla karşılaştırın. Korelasyon katsayısı daha büyükse, sonuçların anlamlı olduğu söylenir.
İhtiyacınız Olan Şeyler
- Bilimsel hesap makinesi veya istatistiksel program
- Korelasyon Katsayısı Tablosunun Kritik Değerleri
İpuçları
Korelasyon katsayısı için güven aralıkları da popülasyon çalışmalarında kullanılabilir.