Садржај
У статистици се користе различите врсте корелација за мерење начина на који се варијабле односе једна на другу. На пример, користећи две променљиве - ранг у средњој школи и факултетску просечну оцену - посматрач може извући повезаност да студенти са изнад просечним средњошколским рангом обично постижу изнад просек просечне оцене. Корелације такође мере снагу односа и да ли је корелација између променљивих позитивна или негативна. Врста изведене корелације зависи од тога да ли су променљиве не нумерички или интервални подаци, попут температуре.
Корелација тренутка производа Пеарсон-а
Пеарсон-ов производ тренутка је добио име по Карлу Пеарсону, оснивачу математичке статистике. Сматрало га се једноставном линеарном корелацијом, што значи да однос између две променљиве зависи од тога да су оне константне. Пеарсон се користи с интервалним подацима за мјерење јачине корелације, која је представљена словом р у једначини. Ова корелација такође показује да ли је веза позитивна или негативна; представљено бројевима вреданима између +1 и -1. Што се вредност р ближи -1,00 или +1,00, јача је корелација. Што се вредност р ближи броју 0, слабија је корелација. На примјер, ако је р једнак -90 или .90, то би значило јачу везу од -.09 или .09.
Корелација корекције Спеарманса
Повезаност Ранк Спеарманса добила је име по статистичару Цхарлесу Едварду Спеарману. Спеармансова једначина је једноставнија и често се користи у статистици уместо Пеарсона, мада је она мање закључна. Социјални научници такође могу користити Спеармана за описивање повезаности квалитативних података, као што су етничка припадност или пол, и квантитативних података, као што је број почињених злочина. Корелација се израчунава користећи нулту хипотезу која је касније прихваћена или одбијена. Нулта хипотеза се обично састоји од питања на које треба одговорити; на пример, да ли је број почињених кривичних дела исти за мушкарце и жене.
Кендалл Ранк Цоррелатион
Корелација Кендалл Ранк, именована за британског статистичара Маурицеа Кендалл-а, мери снагу зависности између скупова две случајне променљиве. Кендалл се може користити за даљу статистичку анализу када Спеарманова корелација одбаци нулотворну хипотезу. Она постиже корелацију када се вредност једне променљиве смањује, а вредност друге променљиве повећава; ова се корелација назива нескладним паровима. До корелације може доћи и када се обе варијабле повећавају истовремено, које се називају подударајућим паром.