korrelatsioonile

Korrelatsioon on statistiline suurus, mis iseloomustab kahe muutujate vahel esineva seose tugevust ja suunda. See ei tähenda põhjuslikkust ning seost võib kirjeldada nii lineaarse kui ka mittelineaarse sõltuvusega. Kõige levinumad korrelatsioonimõõdikud on Pearson'i korrelatsioonikoefitsient, Spearmani järjestuste korrelatsioon ja Kendall'i tau.

Pearson'i koefitsient r mõõdab lineaarse seose tugevust ja suunda; selle väärtus jääb vahemikku -1 kuni 1, kus 1 tähistab täiuslikku positiivset lineaarset seost, -1 täiuslikku negatiivset lineaarset seost ja 0 ei näita lineaarset seost. Spearmani rho ja Kendall'i tau on mitteparameetrilised meetodid, mis hindavad seose tugevust järjestuste põhjal ning on sageli sobivamad kui andmed ei ole normaaljaotusega või sisaldavad outliereid.

Seos erineb sõltuvusest: korrelatsioon kirjeldab seost, kuid ei tõenda, et ühe muutuja väärtuse muutus põhjustab teise muutuse. Kolmandad tegurid võivad tekitada eksitavaid seoseid, seetõttu tuleb korrelatsiooni tõlgendamisel arvestada konteksti ja vajadusel kasutada lisamudeli või kontrollimehhanisme.

Rakendused hõlmavad andmete kirjeldamist ja mudelite ehitamist nii teaduslikes kui ka rakendusuuringutes, finantsanalüüsis ja sotsiaalteadustes. Visuaalseks abiks on hajuv diagramm, mis näitab kaks muutujat ning nende seost, ning korrelatsioonimaatriks, mis kirjeldab mitme muutuja omavahelisi seoseid.

Piirangud hõlmavad valimi suurust, outliereid, skaala ja jaotust ning võimalikke kolmandate tegurite mõju. Seetõttu on oluline hinnata korrelatsiooni kontekstis ning eristada seose levikut põhjusliku seosest.