A korrelációs elemzés megpróbálja megállapítani, hogy van-e összefüggés egy minta két értéke vagy két különböző minta között. Ha kapcsolatot találunk, meg kell vizsgálni, hogy az egyik mutató növekedésével jár-e egy másik növekedésével vagy csökkenésével.
Utasítás
1. lépés
Döntse el, mely indikátorok között kell elvégeznie a korrelációs elemzést. Ne feledje azonban, hogy ez segít meghatározni, hogy meg lehet-e jósolni az egyik érték bizonyos értékeit, ismerve a másik nagyságát. Erre a célra 2 különböző módszert alkalmazhat: az r együttható kiszámításának parametrikus módszerét (Brave-Pearson) és az rs korrelációs együttható (Spearman-féle rangsor) meghatározását, amelyet a sorszámadatokra alkalmaznak és nem paraméteresek.
2. lépés
Határozza meg a korrelációs együtthatót - egy és -1 közötti értéket. Sőt, pozitív korreláció esetén ez az együttható plusz egy, negatív korreláció esetén pedig mínusz egy lesz. Ábrázolhatja az elemezni kívánt értékek megfelelőségét. Rajta kap egy bizonyos egyeneset, amely áthalad ezen értékek párjának mutatói metszéspontjain. Viszont, ha ezek a pontok (tükröző értékek) nem egyenes vonalban helyezkednek el és nem képeznek "felhőt", akkor az abszolút értékben a korrelációs együttható kevesebb lesz, mint egy, és mivel ez a felhő lekerekített, akkor megközelíti a nullát. Ha a korrelációs együttható 0, akkor ez azt jelenti, hogy mindkét változó teljesen független egymástól.
3. lépés
Vonjon le következtetéseket a változók közötti kapcsolatról! Ugyanakkor nagyon figyeljen a minta méretére: minél nagyobb, annál megbízhatóbb lesz a kapott korrelációs elemzési együttható értéke. Különleges táblázatok tartalmazzák a korrelációs együttható kritikus értékeit Brave-Pearson és Spearman szerint. Ezekkel a mutatókkal különböző számú szabadságfokot lehet meghatározni (ez megegyezik a kettő mínusz párok számával). Csak abban az esetben tekinthetők megbízhatónak, ha a korrelációs együtthatók nagyobbak, mint ezek a kritikus értékek.
