Co to jest współczynnik korelacji Pearsona?

,de Współczynnik korelacji Pearsona to test mierzący zależność statystyczną pomiędzy dwiema zmiennymi ciągłymi. Jeżeli zależność pomiędzy elementami nie jest liniowa, współczynnik nie będzie odpowiednio reprezentowany.

Współczynnik korelacji może przyjmować wartość od +1 do -1. Wartość 0 oznacza brak związku pomiędzy obiema zmiennymi. Wartość większa niż 0 wskazuje na dodatnią zależność. Oznacza to, że jeśli wartość jednej zmiennej wzrasta, wartość drugiej zmiennej również wzrasta. Wartość poniżej 0 oznacza zależność ujemną, co oznacza, że ​​wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej wartość drugiej zmiennej maleje.

Aby wykonać korelację Pearsona, wymagane jest:

• Skala pomiaru musi być skalą interwałową lub ilorazową.
• Zmienne muszą być w przybliżeniu rozłożone.
• Zależność musi być liniowa.
• Dane nie mogą zawierać wartości odstających.

Jak obliczyć współczynnik korelacji Pearsona?

Wzór na współczynnik korelacji według osoby jest następujący:

Gdzie:
„x” oznacza zmienną numer jeden, „y” należy do zmiennej numer dwa, „zx” to odchylenie standardowe zmiennej numer jeden, „zy” to odchylenie standardowe zmiennej numer dwa, a „N” to liczba danych.

Interpretacja współczynnika korelacji według Karla Pearsona

Współczynnik korelacji Pearsona ma wskazywać, jak blisko są ze sobą powiązane dwie zmienne, na przykład:

• Korelacja mniejsza od zera: Jeżeli korelacja jest mniejsza od zera, oznacza to, że jest ona ujemna, czyli zmienne są ze sobą odwrotnie powiązane. Jeżeli wartość jednej zmiennej jest wysoka, wartość drugiej zmiennej jest niska. Im bliżej jest -1, tym bardziej oczywista jest skrajna kowariancja. Jeśli współczynnik jest równy -1, mówi się, że ma doskonałą korelację ujemną.
• Korelacja większa od zera: Jeśli korelacja wynosi +1, oznacza to, że jest całkowicie dodatnia. W tym przypadku oznacza to, że korelacja jest dodatnia, czyli zmienne są ze sobą bezpośrednio skorelowane. Gdy wartość jednej zmiennej jest wysoka, wartość drugiej zmiennej jest również wysoka i to samo dzieje się, gdy są Niski. Jeśli współczynnik jest bliski +1, mamy do czynienia z kowariancją.
• Korelacja równa zeru: Jeśli korelacja wynosi zero, oznacza to, że nie można wyznaczyć jakiejś kowariancji. Nie oznacza to jednak, że między zmiennymi nie istnieje nieliniowa zależność. Jeżeli zmienne są niezależne, oznacza to, że są skorelowane, ale nie oznacza to, że wynik jest prawdziwy.

Zalety i wady współczynnika korelacji Pearsona

Kluczowe zalety współczynnika korelacji Karla Pearsona obejmują:

• Wartość jest niezależna od jednostki użytej do pomiaru zmiennej.
• W przypadku dużej próby dokładność oszacowania jest bardziej prawdopodobna.

Niektóre z wad współczynnika korelacji to:

• Obie zmienne muszą być mierzone na ciągłym poziomie ilościowym.
• Rozkład zmiennej musi być podobny do krzywej normalnej.

Prezentacja online na żywo 1:1:
OPROGRAMOWANIE DO BADAŃ RYNKOWYCH QUESTIONPRO

Umów się na indywidualne spotkanie i odkryj nasze oprogramowanie do badań rynku.

Wypróbuj oprogramowanie do badania rynku i zarządzania doświadczeniem przez 10 dni bezpłatnie!

Masz pytania dotyczące zawartości tego bloga? Po prostu skontaktuj się z nami za pomocą formularza kontaktowego. Nie możemy się doczekać rozmowy z Tobą! Przetestuj również QuestionPro 10 dni bezpłatnie i bez ryzyka w spokoju i głębi!

UDOSTĘPNIJ TEN ARTYKUŁ

SŁOWA KLUCZOWE TEGO POSTU NA BLOGU

Współczynnik korelacji Pearsona | Współczynnik korelacji  | Pearson