korrelatsioonis

Korrelatsioon on statistiline mõõt, mis kirjeldab kahe või enama muutuja vahelist seost. Kui muutujad kipuvad liikumisel moodustama ühtse mustri ja neil on vastav suundumus (kas mõlemad suurenevad või vähenevad koos), öeldakse, et need on korrelatsioonis. Korrelatsioon ei tõesta põhjuslikku seost.

Kõige tavalisem korrelatsiooni tüüp on lineaarne seos, mille tugevust ja suunda kirjeldab korrelatsioonikordaja r vahemikus -1 kuni 1. Positiivne r tähistab vastastikku tõusvaid muutujate väärtusi, negatiivne r vastupidi. Absoluutväärtus |r| näitab seose tugevust; |r| lähedal 1 on väga tugev seos, |r| lähedal 0 – nõrk.

Erinevaid meetodeid on: Pearson'i korrelatsioonikordaja r sobib peamiselt lineaarse seose jaoks normaaljaotusega andmetele; Spearman'i rho ja Kendall'i tau mõõdavad järjestuslikku (rank) seost ning võivad olla sobivamad mittestatsionaalsetele või ei-lineaarsetele suhetele.

Peamised tähelepanekud: korrelatsioon ei kinnita põhjuslikkust ning selle mõju võib peegeldada kolmanda muutujaga. Seose statistiline olulisus arvestab valimi suuruse ja variatsiooniga; tähtsuse hindamiseks kasutatakse p-väärtust ja usaldusvahemikke.

Piirangud ja tähelepanekud: outlier'id ja mittelineaarne seos võivad korrelatsiooni kriipsata; spuriivsus võib tekitada illusiooni seosest. Korrelatsiooni tuleb alati kontekstis ja koos muudest meetoditega tõlgendada, näiteks regressiooni või eksperimentaalse uuringu abil.

Rakendused: korrelatsiooni hinnatakse andmeanalüüsis, et selgitada seoseid, koostada ennustavaid mudeleid ja kontrollida hüpoteese erinevates valdkondades, nagu majandus, tervishoid ja sotsiaalteadused.