Korreleerimist

Korreleerimist ehk seoste leidmist kahe või enama muutujaga hinnatakse seose tugevuse ja suuna kaudu. See on statistiline protsess, mille eesmärk on mõista, kas muutujad liiguvad koostöös ning kui tugev on nende muudatuste ühendus. Korreleerimine ei näita põhjuslikku seost, vaid seost või sõltuvust nende muutujate vahel.

Korrelaatori mõisted hõlmavad positiivset ja negatiivset korrelatsiooni ning nullkorelatsiooni. Positiivne korrelatsioon tähendab, et muutujad suurenevad koos, negatiivne taas vastupidises suunas. Nullkorelatsioon viitab olukorrale, kus muutujate vahel puudub kauge või lineaarne seos. Mõõtmiseks kasutatakse peamiselt erinevaid korrelatsioonikordajaid. Pearsoni korrelatsioonikordaja (r) hinnab lineaarset seost interval- või suhtelise mõõtega andmetel. Spearmani järjekorrakorrelatsioon (rho) ja Kendalli tau sobivad paremini ei-lineaarsete või järjestuslike andmete analüüsimiseks.

Tööriistad ja protseduurid hõlmavad hajuvdiagrammi (scatter plot) seoste visuaalset hindamist ning korrelatsioonikordaja arvutamist. Lisaks saab kasutada osaliskorrelatsiooni, mis kontrollib kolmandaid muutujaid, või regressioonanalüüsi, et kirjeldada ja prognoosida muutujate vahelisi seoseid.

Piirangud hõlmavad seda, et korreleerimine iseenesest ei näita põhjuslikkust ning tulemused võivad olla mõjutatud outliertest, piiratud vahemikust või spuriussest seosest. Ajalisel või keerukamal andmestikul võivad ilmneda autokorrelatsioon ja muud komplikatsioonid.

Korreleerimist kasutatakse laialdaselt loodusteadustes, sotsiaalteadustes ja majanduses esmase hindamisena seoste kohta ning see moodustab sageli eelduse edasistele analüüsidele, nagu regressioon. Ajalooliselt on see seotud Galtoni ja Pearsoni töödega 19.–20. sajandi ühisosa ning on tänapäeval oluline tööriist andmete arusaamiseks.