Як зробити кореляційний аналіз


 

При кореляційному аналізі намагаються встановити, чи є якийсь зв’язок між двома значеннями в одній вибірці або між двома різними вибірками. Якщо буде виявлено зв’язок, то необхідно з’ясувати, чи супроводжується вона збільшення будь-якого одного показника зростанням або зменшенням іншого.



Інструкція

  1. Вирішити, між якими показниками вам необхідно провести кореляційний аналіз. При цьому врахуйте, що він допоможе вам встановити, чи можливо передбачати певні значення одного значення, знаючи величину іншого. З цією метою можете використовувати 2 різних методи: параметричний спосіб розрахунку коефіцієнта r (Браве-Пірсона) та визначення коефіцієнта кореляції rs (рангів Спірмена), що застосовується по відношенню до порядковим даними і є непараметричних.
  2. Визначте коефіцієнт кореляції — величину, яка може бути в межах від одиниці до -1. При цьому, в разі позитивної кореляції даний коефіцієнт буде дорівнювати плюс одному, а при негативною — мінус одиниці. Можете побудувати графік відповідності значень, які ви хочете проаналізувати. На ньому ви отримаєте певну пряму лінію, що проходить через точки перетину показників кожної пари даних величин. У свою чергу, в тому випадку, якщо ці точки (відображають значення) не шикуються у вас по прямій лінії і утворюють «хмара», то коефіцієнт кореляції в абсолютній величині буде менше одиниці, а в міру округлення даного хмари наблизиться до нуля. Якщо коефіцієнт кореляції буде дорівнює 0, то це означає, що обидві змінні є повністю незалежними один від одного.
  3. Зробіть висновки про зв’язок між змінними. При цьому велике значення приділіть обсягом вибірки: чим вона більша, тим достовірніше буде величина отриманого коефіцієнта кореляційного аналізу. Існують спеціальні таблиці, які містять критичні значення коефіцієнта кореляції по Браве-Пірсоном і Спирмену. Дані показники можна використовувати для визначення різного числа ступеня свободи (воно дорівнює кількості пар за вирахуванням двох). Лише у випадку, коли коефіцієнти кореляції є більше даних критичних значень, вони будуть вважатися достовірними.