Korelasyon katsayısı
| Komut: | İstatistik KorelasyonKorelasyon katsayısı |
|---|
Korelasyon analizi, iki değişkenin değerlerinin birbiriyle ilişkili olup olmadığını belirlemek için kullanılır. İki değişken rastgele örneklemler olmalı ve normal dağılım göstermelidir (gerekirse dönüşümden sonra).
Gerekli girdi
Bu kutu Özet istatistikler kutusuna benzer şekilde doldurulur, ancak bu kez 2 değişken seçilmelidir. Değişkenleri değişken listesinden seçmek istiyorsanız açılır liste düğmesine tıklayın ve görüntülenen listeden değişkeni seçin. Ardından imleci X değişkeni alanına taşıyın ve listeden bir değişken seçmek için açılır liste düğmesine yeniden tıklayın.
Son olarak normal dağılımlar elde etmek için değişkenlerden birinin veya her ikisinin logaritmik dönüşümünü seçebilirsiniz. Bkz. Logaritmik dönüşüm.
Tamam düğmesine tıkladığınızda istenen istatistikleri sonuç penceresinde elde edersiniz.
Sonuçlar
Y değişkeni | WEIGHT |
|---|---|
X değişkeni | LENGTH |
Örneklem büyüklüğü | 100 |
|---|---|
Korelasyon katsayısı r | 0.4459 |
Anlamlılık düzeyi | P<0.0001 |
r için %95 güven aralığı | 0.2734 - 0.5906 |
  | Saçılım grafiği |
Örneklem büyüklüğü: veri çifti sayısı
P değeriyle birlikte Pearson korelasyon katsayısı r. Pearson korelasyon katsayısı -1 ile 1 arasında bir sayıdır. Genel olarak korelasyon, iki değişkenin ortalama olarak birbirine karşılık gelecek şekilde değişme derecesini ifade eder.
Bir değişken diğeri arttıkça artıyorsa pozitif korelasyon vardır. Bu durumda korelasyon katsayısı 1'e daha yakındır. Örneğin çocukların boyu ve yaşı pozitif korelasyon gösterir.
Bir değişken diğeri arttıkça azalıyorsa negatif korelasyon vardır ve korelasyon katsayısı -1'e daha yakındır.
P değeri, korelasyon katsayısı gerçekte sıfır olsaydı (sıfır hipotezi) mevcut sonucun elde edilme olasılığıdır. Bu olasılık geleneksel %5'ten küçükse (P<0,05) korelasyon katsayısı istatistiksel olarak anlamlı kabul edilir.
Ancak korelasyonu nedensellikle karıştırmamak önemlidir. İki değişken korelasyon gösterdiğinde bir nedensellik ilişkisi olabilir de olmayabilir de; üstelik bu ilişki dolaylı da olabilir. Korelasyon, ancak incelenen değişkenler böyle bir yorum için mantıksal (biyolojik) bir temel sağladığında nedensellik açısından yorumlanabilir.
Pearson korelasyon katsayısı için %95 güven aralığı (GA): bu, “gerçek” korelasyon katsayısını %95 güvenle içeren değer aralığıdır.
Sonuçların sunumu
Veri çifti sayısı (örneklem büyüklüğü) ve korelasyon katsayısı (iki ondalık basamakla), P değeri ve %95 güven aralığıyla birlikte bildirilmelidir: korelasyon katsayısı 0,45 idi (P<0,0001, %95 GA 0,27 ile 0,59 arası).
İki değişken arasındaki ilişki bir saçılım grafiğinde kolayca gösterilebilir.
Kaynakça
- Armitage P, Berry G, Matthews JNS (2002) Statistical methods in medical research. 4th ed. Blackwell Science.
- Bland M (2000) An introduction to medical statistics, 3rd ed. Oxford: Oxford University Press.
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.