Cunoașterea circulă de la general la particular, în acest sens explicarea noilor fenomene poate fi studiată de relația pe care o are cu evenimente din același fenomen, ceea ce se face frecvent în domeniul cercetare. Datorită celor de mai sus, este necesar să se stabilească relația dintre două variabile cantitative într-un grup de subiecți studiați.
Știința statisticii are metode care fac posibilă măsurarea acestei relații, cu următoarele obiective:
Reclame
- Determinați dacă ambele variabile sunt corelate, adică dacă pentru valori mai mici sau mai mari ale unei variabile, valorile celeilalte variabile tind să fie la fel de mici sau mai mari.
- Preziceți valoarea unei variabile, luând o anumită valoare din cealaltă variabilă.
- Estimează nivelul de corespondență dintre valorile ambelor variabile.
În acest articol veți găsi:
Care este coeficientul de corelație al lui Pearson?
Coeficientul de corelație al lui Pearson este o măsură a corespondenței sau relației liniare dintre două variabile cantitative aleatorii. În cuvinte mai simple, poate fi definit ca un indice utilizat pentru a măsura gradul de relație dintre două variabile, ambele cantitative.
Reclame
Având două variabile, corelația facilitează estimările valorii uneia dintre ele, cu cunoașterea valorii celeilalte variabile.
Acest coeficient este o măsură care indică situația relativă a evenimentelor față de cele două variabile, este adică reprezintă expresia numerică care indică gradul de corespondență sau relație care există între cele 2 variabile. Aceste numere variază între limitele de +1 și -1.
Reclame
Cum se calculează?
Pentru a avea un ghid care să permită:
- Stabiliți variația contiguă a celor două variabile
- Comparați diferitele cazuri între ele
Pentru a face acest lucru, se utilizează coeficientul de corelație Pearson, definit ca covarianța care apare între două variabile standardizate și se calculează cu următoarea expresie:
Reclame
Cum interpretează acest lucru coeficientul de corelație al lui Pearson?
Dimensiunea sa indică nivelul de asociere între variabile.
Reclame
- Când este mai mic decât zero (r <0) Se spune că există o corelație negativă: Variabilele sunt corelate în sens invers.
Valorile mari ale uneia dintre variabile corespund, de obicei, valorilor scăzute în cealaltă variabilă și invers. Cu cât valoarea este mai aproape de -1 coeficientul de corelație menționat, cu atât va fi mai evidentă covariația extremă.
Dacă r = -1 vorbim despre o corelație negativă perfectă, ceea ce presupune o determinare absolută între ambele variabile, în sens direct coexistă o relație liniară perfectă cu o pantă negativă.
- Când este mai mare decât zero (r> 0) se spune că există o corelație pozitivă: ambele variabile sunt corelate în sens direct.
Valorile ridicate într-una din variabile corespund valorilor ridicate din cealaltă variabilă și, într-o situație inversă, același lucru se întâmplă cu valorile mici. Cu cât coeficientul de corelație este mai aproape de +1, cu atât va fi mai evidentă covariația.
Dacă r = 1 Vorbim de o corelație pozitivă perfectă, ceea ce presupune o determinare absolută între variabile, în sens direct coexistă o relație liniară perfectă a pantei pozitive).
- Când este egal cu zero (r = 0) Se spune că variabilele sunt corelate în mod incorect, nu este posibil să se stabilească un anumit sentiment de covariație.
Nu există o relație liniară, dar acest lucru nu implică neapărat că variabilele sunt independente, deoarece pot exista relații neliniare între variabile.
Când cele două variabile sunt independente, se spune că sunt necorelate, deși rezultatul reciprocității nu este neapărat adevărat.
În concluzie, se poate spune că pare mai dificil decât se dovedește a fi, mai ales dacă aveți tehnologie. avansat, deoarece astăzi există mai multe programe care facilitează această sarcină de calcul și interpretare a coeficientului de Pearson.
