Korelācijas analīze mēģina noteikt, vai pastāv kāda saistība starp divām vērtībām vienā paraugā vai starp diviem dažādiem paraugiem. Ja tiek atrasts savienojums, tad jānoskaidro, vai to papildina kāda rādītāja pieaugums ar otra pieaugumu vai samazināšanos.
Instrukcijas
1. solis
Izlemiet, kuri rādītāji jums jāveic, lai veiktu korelācijas analīzi. Tomēr paturiet prātā, ka tas palīdzēs jums noteikt, vai ir iespējams paredzēt noteiktas vienas vērtības vērtības, zinot citas vērtības. Šim nolūkam jūs varat izmantot 2 dažādas metodes: parametrisko koeficienta r aprēķināšanas metodi (Brave-Pearson) un korelācijas koeficienta rs (Spearmana rindas) noteikšanu, kas tiek piemērots kārtas skaitļa datiem un ir bez parametriem.
2. solis
Nosakiet korelācijas koeficientu - vērtību, kas var svārstīties no viena līdz -1. Turklāt pozitīvas korelācijas gadījumā šis koeficients būs vienāds ar plus viens, un negatīvas korelācijas gadījumā tas būs mīnus viens. Varat uzzīmēt analizējamo vērtību atbilstību. Uz tā jūs iegūsit noteiktu taisnu līniju, kas iet caur šo vērtību pāra rādītāju krustošanās punktiem. Savukārt, ja šie punkti (atspoguļojošās vērtības) nesakrīt taisnā līnijā un neveido "mākoni", tad korelācijas koeficients absolūtā vērtībā būs mazāks par vienu, un, tā kā šis mākonis ir noapaļots, tas tuvosies nullei. Ja korelācijas koeficients ir vienāds ar 0, tas nozīmē, ka abi mainīgie ir pilnīgi neatkarīgi viens no otra.
3. solis
Izdariet secinājumus par saistību starp mainīgajiem. Tajā pašā laikā pievērsiet lielu uzmanību izlases lielumam: jo lielāks tas ir, jo ticamāka būs iegūtā korelācijas analīzes koeficienta vērtība. Ir īpašas tabulas, kas satur korelācijas koeficienta kritiskās vērtības saskaņā ar Brave-Pearson un Spearman. Šos rādītājus var izmantot, lai noteiktu atšķirīgu brīvības pakāpju skaitu (tas ir vienāds ar pāru skaitu mīnus divi). Tikai tad, ja korelācijas koeficienti ir lielāki par šīm kritiskajām vērtībām, tie tiks uzskatīti par uzticamiem.
