korrelaatioanalyysitoiminnot

Korrelaatioanalyysitoiminnot ovat tilastollisia menetelmiä, joita käytetään kahden tai useamman muuttujan välisen suhteen vahvuuden ja suunnan mittaamiseen. Yleisin ja tunnetuin korrelaatiokerroin on Pearsonin korrelaatiokerroin, jota merkitään usein r:llä. Se mittaa lineaarista suhdetta ja sen arvot vaihtelevat -1:n ja +1:n välillä. Arvo +1 ilmaisee täydellisen positiivisen lineaari-suhteen, jossa muuttujat kasvavat yhdessä. Arvo -1 ilmaisee täydellisen negatiivisen lineaari-suhteen, jossa toisen muuttujan kasvaessa toinen pienenee. Arvo 0 tarkoittaa, ettei lineaarista suhdetta ole lainkaan.

Toinen yleinen korrelaatiomenetelmä on Spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin, jota merkitään ρ:llä tai rs:llä. Se mittaa monotonisen suhteen vahvuutta, eli sitä, kuinka hyvin kahden muuttujan suhde voidaan kuvata monotonisella funktiolla, joka ei välttämättä ole lineaarinen. Spearmanin kerroin sopii erityisesti silloin, kun aineisto on järjestysasteikollista tai kun lineaari-oletus ei päde.

Korrelaatioanalyysin tulosten tulkinnassa on tärkeää muistaa, että korrelaatio ei tarkoita kausaliteettia. Vaikka kaksi muuttujaa korreloisivat vahvasti, se ei välttämättä tarkoita, että toinen aiheuttaa toisen. Suhteelle voi olla taustalla kolmas selittävä tekijä tai suhde voi olla sattumanvarainen. Korrelaatioanalyysi on kuitenkin hyödyllinen työkalu muuttujien välisten yhteyksien tunnistamisessa ja hypoteesien muodostamisessa.