Korrelaatiomenetelmät

Korrelaatiomenetelmät ovat tilastollisia työkaluja, joita käytetään tutkimaan kahden tai useamman muuttujan välistä suhdetta. Ne auttavat määrittämään, kuinka vahvasti ja mihin suuntaan muuttujat vaihtelevat yhdessä. Yleisin korrelaatiomenetelmä on Pearsonin korrelaatiokerroin, joka mittaa lineaarista suhdetta kahden jatkuvan muuttujan välillä. Kerroin saa arvon väliltä -1 ja +1. Arvo +1 osoittaa täydellistä positiivista lineaarista korrelaatiota, jolloin muuttujat kasvavat tai vähenevät yhdessä. Arvo -1 osoittaa täydellistä negatiivista lineaarista korrelaatiota, jolloin toisen muuttujan kasvaessa toinen pienenee. Arvo 0 puolestaan viittaa siihen, ettei lineaarista suhdetta ole havaittavissa.

Muita korrelaatiomenetelmiä ovat esimerkiksi Spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin, jota käytetään, kun muuttujat ovat järjestysasteikollisia tai kun yhteys ei ole täysin lineaarinen, mutta monotoninen. Se perustuu muuttujien sijoituksiin. Myös Kendallin tau -kerrointa käytetään järjestysasteikollisille muuttujille ja se mittaa kahden satunnaisotoksen havaintoparien yhteensopivuutta. Korrelaatio ei kuitenkaan tarkoita kausaliteettia. Vaikka kaksi muuttujaa korreloisivat vahvasti, se ei itsessään todista, että toinen muuttuja aiheuttaisi toisen muutoksen. Korrelaatiokertoimen laskeminen on hyödyllistä datan ymmärtämisessä ja hypoteesien muodostamisessa, mutta syy-seuraussuhteiden päättelemiseen tarvitaan lisätutkimuksia ja muita menetelmiä.