korrelationsanalyser

Korrelationsanalyser är statistiska metoder som används för att mäta och tolka sambandet mellan två eller flera variabler. En korrelation beskriver både riktning och styrka i sambandet och sträcker sig vanligtvis mellan -1 och 1. Analysen används för att upptäcka relationer, stödja hypoteser och informera vidare modellering.

Vanliga mått inkluderar Pearsons r, Spearmans rho och Kendalls tau. Pearsons r mäter linjärt samband mellan kontinuerliga variabler, medan Spearman och Kendall är rangbaserade och bättre vid icke-linjära eller ordinala data. Partiell korrelation används för att bedöma sambandet mellan två variabler när andra variabler kontrolleras, och kan utökas till multipel korrelation mellan uppsättningar variabler.

Användningsområden är breda och finns inom ekonomi, psykologi, medicin och samhällsvetenskap. Korrelationsanalyser används även i data- och kvalitetsarbete samt i explorativ dataanalys. Datakrav inkluderar vanligtvis kvantitativa eller ordinala variabler, och resultatens tillförlitlighet påverkas av antal observationer, outliers och felaktig datainmatning.

Begränsningar: korrelation innebär inte kausalitet och kan bero på tredje variabler, uteliggare eller icke-linjära relationer som inte fångas av rätt mått. Vid många variabler krävs korrigering för multipla jämförelser och noggrann tolkning.

Verktyg och implementering: korrelationsmått beräknas i statistikprogram som R, Python (scipy.stats, pandas), SPSS, SAS och MATLAB. Resultat sammanfattas ofta i korrelationsmatriser och visualiseringar såsom scatterplots.