Korrelaatioanalyysi

Korrelaatioanalyysi on tilastollinen menetelmä, jolla tutkitaan kahden tai useamman muuttujan välisiä riippuvuuksia ja yhteyksiä. Yleisin mittari on Pearsonin korrelaatiokerroin r, joka kuvaa lineaarisen suhteen voimakkuuden ja suunnan. r vaihtelee -1 ja +1 välillä: +1 tarkoittaa täydellistä positiivista lineaarista riippuvuutta, -1 täydellistä negatiivista, ja 0 viittaa siihen, ettei lineaarista riippuvuutta havaita. On kuitenkin tärkeää muistaa, että korkea korrelaatio ei tarkoita syy-seuraussuhdetta.

Muita korrelaatiokertoimia ovat Spearmanin rho ja Kendallin tau, jotka perustuvat muuttujien järjestysnumeroihin. Ne ovat ei-parametrisiä ja soveltuvat, kun data ei noudata normaalijakaumaa tai suhde ei ole lineaarinen. Niiden avulla voidaan arvioida monotonia suhteesta ilman tarkkaa lineaarisuutta.

Korrelaatio voidaan tarkastella kahden muuttujan lisäksi osittaiskorrelaation avulla, jolloin vaikutukset kontrolloitujen kolmannen muuttujan suhteen poistetaan. Monimuuttujaisessa yhteydessä voidaan käyttää korrelaatiomatriisia, joka esittää kaikkien muuttujien välisten korrelaatioiden voimakkuudet.

Oletukset ja rajoitteet: Pearsonin korrelaatio olettaa lineaarin yhteyden ja usein normaalijakauman tai suurta otosta, ja tulokset voivat olla herkkiä poikkeaville arvoille. Korrelaatio mittaa yhteyttä, ei syytä, eikä se yksin riitä todistamaan mekanismia tai syy-seuraussuhdetta.

Käyttökohteet: luonnontieteet, taloustiede, psykologia ja yhteiskuntatieteet, joissa halutaan kartoittaa muuttujien välisiä yhteyksiä, suunnata lisätutkimuksia ja analysoida mittarien välistä yhteistä rakennetta.