Korrelationsbaserade

Korrelationsbaserade metoder är angreppssätt som undersöker statistiska samband mellan variabler med utgångspunkt i deras korrelationer. De används för att beskriva associationer, identifiera relationer och ibland bygga nätverk av sammankopplade variabler eller reducera data genom att fokusera på de mest relaterade dimensionerna. Vanliga mått är Pearson-korrelationskoefficienten för linjära samband samt Spearman- och Kendall-tau för icke-linjära eller rangbaserade samband. I vissa fall används även icke-parametriska eller informationsbaserade mått, som mutual information, för att fånga mer komplexa relationer.

Metoden innebär ofta att beräkna parvisa korrelationer mellan variabler över ett antal observationer eller prover. Signifikansbedömning och kontroll för flera tester är vanliga steg, liksom åtgärder mot outliers och missvisningar i små urval. För att bättre åtgärda påverkan från andra variabler används ibland partiell korrelation eller olika normaliseringstekniker. I större dataset byggs ofta korrelationsnät där nod representerar variabler och kanter indikerar betydande kopplingar efter ett tröskelvärde.

Användningsområden för korrelationsbaserade metoder finns inom många fält. Inom biomedicin och bioinformatik används de till exempel i genuttrycksanalyser och i byggandet av genuttrycksnätverk. Inom ekonomi och finans undersöks sambanden mellan tillgångar och riskfaktorer. Inom neurovetenskap används korrelationsbaserad funktionell koppling mellan hjärnområden. Inom miljövetenskap används korrelationer för att studera relationer mellan klimatvariabler och miljöparametrar.

Begränsningar inkluderar att korrelation inte betyder kausalitet; spuriösa samband kan uppstå till följd av confounders eller gemensamma trender. Dessutom fångar korrelationsmått oftast endast linjära eller monotona relationer och kan missa mer komplexa samband; resultat kan påverkas av outliers och små provstorlekar. I praktiken används korrelationsbaserade analyser ofta i kombination med metoder som försöker etablera orsakssamband eller att upptäcka icke-linjära relationer.