Click here to print.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ (correlation analysis) – статистический метод изучения взаимосвязи между двумя и более случайными величинами. В качестве случайных величин в эмпирических исследованиях выступают значения переменных, измеряемые свойства исследуемых объектов наблюдения. Суть корреляционного анализа заключается в расчете коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции могут принимать, как правило, положительные и отрицательные значения. Знак коэффициента корреляции позволяет интерпретировать направление связи, а абсолютное значение – силу связи.

Способ расчета коэффициентов корреляции зависит от шкал измерения переменных, между которыми исследуется взаимосвязь. Для переменных, измеряемых в количественной шкале (интервальной шкале или шкале отношений), рассчитывают ковариацию или корреляционный момент, а на его основе линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона).

Для оценки силы и направления связи между переменными, измеренными в порядковой шкале, используются непараметрические ранговые коэффициенты корреляции: коэффициент ранговой корреляции Кендалла и коэффициент корреляции Спирмена. Также часто используют коэффициент корреляции знаков Фехнера, коэффициент множественной ранговой корреляции (коэффициент Конкордации). Существуют меры оценки связи и между дихотомическими переменными.

Корреляционный анализ используется в экономике, социологии и психологии, медицине, управления качеством, биометрии и других сферах. Популярность корреляционного анализа объясняется тем, что коэффициенты корреляции относительно просты в расчете, и их применение не требует специальной математической подготовки. С другой стороны – коэффициенты корреляции легко интерпретировать.

Однако корреляционный анализ имеет свою специфику и методику. Очень важно использование этого метода только при соблюдении предпосылок расчета того, или иного, коэффициента корреляции. Методика корреляционного анализа предполагает, не просто расчет коэффициентов корреляции, но и обязательную проверку их значимости, в основе которой лежит принцип проверки статистических гипотез, построение интервальных оценок коэффициентов корреляции.

Нередки случаи возникновения так называемых «ложных корреляций», приводящим к ложным выводам. В этом случае при анализе взаимосвязи между количественными переменными рассчитывают и анализируют частные коэффициенты корреляции.

Корреляционный анализ не позволяет определить форму связи между переменными и предсказывать значения одной зависимой переменной по одной или нескольким независимым. Для этого, например, для количественных переменных применяется линейный регрессионный анализ.


Статистические методы анализа данных в SPSSВам может быть интересно ...

Онлайн курс "Статистические методы анализа данных в IBM SPSS Statistics"