Ako používať Pearsonov korelačný koeficient

Posted on
Autor: Randy Alexander
Dátum Stvorenia: 24 Apríl 2021
Dátum Aktualizácie: 18 November 2024
Anonim
Ako používať Pearsonov korelačný koeficient - Veda
Ako používať Pearsonov korelačný koeficient - Veda

Obsah

Pearsonov korelačný koeficient, bežne označovaný ako r, je štatistická hodnota, ktorá meria lineárny vzťah medzi dvoma premennými. Je v rozsahu od +1 do -1, čo naznačuje perfektný pozitívny a negatívny lineárny vzťah medzi dvoma premennými. Výpočet korelačného koeficientu sa zvyčajne vykonáva pomocou štatistických programov, ako sú SPSS a SAS, aby sa poskytli čo najpresnejšie možné hodnoty na podávanie správ vo vedeckých štúdiách. Interpretácia a použitie Pearsonovho korelačného koeficientu sa líši v závislosti od kontextu a účelu príslušnej štúdie, v ktorej sa počíta.

    Identifikujte závislú premennú, ktorá sa má testovať, medzi dvoma nezávisle odvodenými pozorovaniami. Jednou z požiadaviek Pearsonovho korelačného koeficientu je to, že obe porovnávané premenné sa musia pozorovať alebo merať nezávisle, aby sa vylúčili akékoľvek skreslené výsledky.

    Vypočítajte Pearsonov korelačný koeficient. Pri veľkých množstvách údajov môže byť výpočet veľmi zdĺhavý. Okrem rôznych štatistických programov má veľa vedeckých kalkulačiek schopnosť vypočítať hodnotu. Skutočná rovnica je uvedená v časti Odkazy.

    Reportujte korelačnú hodnotu blízku 0, čo naznačuje, že medzi týmito dvoma premennými neexistuje lineárny vzťah. Keď sa korelačný koeficient priblíži 0, hodnoty sa stávajú menej korelované, čo identifikuje premenné, ktoré nemusia súvisieť.

    Reportujte korelačnú hodnotu blízku 1 ako indikáciu pozitívneho lineárneho vzťahu medzi týmito dvoma premennými. Hodnota väčšia ako nula, ktorá sa blíži 1, vedie k väčšej pozitívnej korelácii medzi údajmi. Keď jedna premenná zvyšuje určitú sumu, druhá premenná sa zvyšuje v zodpovedajúcej sume. Interpretácia sa musí určiť na základe kontextu štúdie.

    Reportujte korelačnú hodnotu blízku -1 ako indikáciu, že medzi týmito dvoma premennými existuje negatívny lineárny vzťah. Keď sa koeficient blíži -1, premenné sa stávajú negatívnejšie korelujúce, čo naznačuje, že ako sa jedna premenná zvyšuje, druhá premenná klesá o zodpovedajúcu hodnotu. Interpretácia sa musí znova určiť na základe štúdie.

    Interpretujte korelačný koeficient na základe kondície konkrétneho súboru údajov. Korelačná hodnota je v podstate ľubovoľná hodnota, ktorá sa musí použiť na základe porovnávaných premenných. Napríklad výsledná hodnota r 0,912 naznačuje veľmi silný a pozitívny lineárny vzťah medzi dvoma premennými. V štúdii porovnávajúcej dve premenné, ktoré nie sú bežne identifikované ako príbuzné, tieto výsledky poskytujú dôkaz, že jedna premenná môže pozitívne ovplyvniť druhú premennú, čo vedie k ďalšiemu výskumu medzi nimi. Presná rovnaká hodnota r v štúdii porovnávajúcej dve premenné, pri ktorých je dokázané, že majú úplne pozitívny lineárny vzťah, však môže identifikovať chybu v údajoch alebo iné potenciálne problémy v experimentálnom návrhu. Pri vykazovaní a interpretácii Pearsonovho korelačného koeficientu je preto dôležité porozumieť kontextom údajov.

    Určite význam výsledkov. Toto sa dosahuje pomocou korelačného koeficientu, stupňov voľnosti a kritických hodnôt tabuľky korelačných koeficientov. Stupne voľnosti sa vypočítajú ako počet párovaných pozorovaní mínus 2. Pomocou tejto hodnoty identifikujte zodpovedajúcu kritickú hodnotu v korelačnej tabuľke pre test 0,05 a 0,01, ktorý identifikuje úroveň spoľahlivosti 95 a 99%. Porovnajte kritickú hodnotu s predtým vypočítaným korelačným koeficientom. Ak je korelačný koeficient väčší, výsledky sa považujú za významné.

    Tipy