korrelatsioonipõhiseid

Korrelatsioonipõhised lähenemised on meetodid ja mudelid, mis tuginevad kahe või enama muutujaga tekkivate seoste kirjeldamisele korrelatsiooni abil. Sellised lähenemised keskenduvad seoste olemasolule ja tugevusele ning ei püüa otsida põhjuslikku mõju.

Mõõtmine ja tööriistad: Kõige levinumad tööriistad on korrelatsioonikordajad, millega mõõdetakse seose tugevust. Pearsoni korrelatsioonikordaja hindab lineaarset seost, Spearmani järjestuskorrelatsioon ja Kendalli tau hindavad järjestus- või monotoonseid seoseid. Korrelatsioonimaatrikseid ja osalisi korrelatsioone kasutatakse seoste üldiseks kirjeldamiseks ning neid võib kasutada korrelatsioonivõrkude loomisel.

Rakendused: Korrelatsioonipõhiseid meetodeid kasutatakse muu hulgas statistilises kirjelduses, omaduste valikus (korrelatsioonipõhine valik), andmekaartide ja võrkude analüüsis ning finants- ja biomeditsiinilises seoste hindamises. Aeg- ja ruumallide puhul hinnatakse muutujaid nende vastastikuse sõltuvuse kaudu, mis võib viia täiendavate uuringute kavandamiseni.

Eelised ja piirangud: Eelised hõlmavad lihtsust, interpretatiivset selgust ja madalat arvutuskoormust. Piirangud on see, et korrelatsioon ei näita põhjuslikku mõju, võib esineda spuriiseid seoseid ning mitte kõikide seoste jaoks on korrelatsioon piisavalt informatiivne. Andmete kvaliteet, normaliseerimine ja proovide suurus mõjutavad koorelatsioone.

Seosed teiste meetoditega: Korrelatsioonipõhised hinnangud annavad esialgse ülevaate seostest, kuid neid ei tohiks kasutada asendina põhjuslike mudelite või regressioonanalüüside jaoks. Koos teiste meetoditega võivad need olla kasulikud esialgses andmete uurimises.