Sisu
Pearsoni korrelatsioonikordaja, mida tavaliselt tähistatakse r-ga, on statistiline väärtus, mis mõõdab kahe muutuja vahelist lineaarset suhet. Selle väärtus varieerub vahemikus +1 kuni -1, näidates ideaalset positiivset ja negatiivset lineaarset suhet vastavalt kahe muutuja vahel. Korrelatsioonikordaja arvutamist teostavad tavaliselt statistilised programmid, näiteks SPSS ja SAS, et saada võimalikult täpsed andmed teaduslike uuringute aruandluse jaoks. Pearsoni korrelatsioonikoefitsiendi tõlgendamine ja kasutamine varieerub vastavalt vastava uuringu sisule ja eesmärgile, milles see arvutatakse.
Kahe sõltumatult tuletatud vaatluse vahel tuleb kindlaks teha testitav sõltuv muutuja. Pearsoni korrelatsioonikoefitsiendi üks nõue on see, et kahte võrreldavat muutujat tuleb vaadelda või mõõta sõltumatult, et kõrvaldada kõik kallutatud tulemused.
Arvutage Pearsoni korrelatsioonikordaja. Suurte andmemahtude korral võib arvutamine muutuda väga tüütuks. Lisaks mitmesugustele statistikaprogrammidele on väärtust võimalik arvutada ka paljudel teaduslikel kalkulaatoritel. Tegelik võrrand on esitatud jaotises Võrdlus.
Esitage 0-korrelatsiooniväärtus, mis näitab, et kahe muutuja vahel puudub lineaarne seos. Kui korrelatsioonikoefitsient läheneb 0-le, muutuvad väärtused vähem korrelatsiooniks, mis identifitseerib muutujad, mis ei pruugi olla üksteisega seotud.
Esitage korrelatsiooniväärtus, mis on lähedal 1, mis näitab, et kahe muutuja vahel on positiivne, lineaarne seos. Nullist suurem väärtus, mis läheneb 1-le, annab tulemuseks suurema positiivse korrelatsiooni andmete vahel. Kui üks muutuja suurendab teatud summat, suureneb teine muutuja vastavalt. Tõlgendus tuleb kindlaks määrata uuringu järelduste põhjal.
Esitage korrelatsiooniväärtus -1 lähedal, mis näitab, et kahe muutuja vahel on negatiivne, lineaarne seos. Kui koefitsient läheneb -1, muutuvad muutujad negatiivsemas korrelatsioonis, mis näitab, et kui üks muutuja suureneb, väheneb teine muutuja vastava summa võrra. Tõlgendus tuleb uuesti kindlaks määrata uuringu järelduste põhjal.
Tõlgendage korrelatsioonikoefitsienti konkreetse andmestiku kahanemise põhjal. Korrelatsiooniväärtus on sisuliselt meelevaldne väärtus, mida tuleb rakendada võrreldavate muutujate põhjal. Näiteks näitab saadud r väärtus 0,912 väga tugevat ja positiivset lineaarset seost kahe muutuja vahel. Uuringus, milles võrreldi kahte muutujat, mida tavaliselt ei peeta seotuks, annavad need tulemused tõendusmaterjali selle kohta, et üks muutuja võib mõjutada teist muutujat positiivselt, põhjustades nende vahel edasisi uuringuid. Täpselt sama r-väärtus uuringus, kus võrreldakse kahte muutujat, millel on tõestatud täiesti positiivne lineaarne seos, võib aga tuvastada vea andmetes või muid potentsiaalseid probleeme eksperimentaalses plaanis. Seega on Pearsoni korrelatsioonikoefitsiendi teatamisel ja tõlgendamisel oluline aru saada andmete vastavusest.
Tehke kindlaks tulemuste olulisus. Selle saavutamiseks kasutatakse korrelatsioonikordajat, vabadusastmeid ja korrelatsioonikoefitsientide tabeli kriitilisi väärtusi. Vabadusastmed arvutatakse paaritud vaatluste arvust, millest lahutatakse 2. Selle väärtuse abil määrake vastavustabelis vastav kriitiline väärtus kas 0,05 ja 0,01 testi jaoks, määrates vastavalt 95 ja 99 protsendi usaldusnivoo. Võrrelge kriitilist väärtust eelnevalt arvutatud korrelatsioonikordajaga. Kui korrelatsioonikordaja on suurem, siis öeldakse, et tulemused on olulised.