КОРЕЛЯЦІЯ


Соціологія короткий енциклопедичний словник

КОРЕЛЯЦІЯ – такий тип зв’язку між двома змінними, що характеризується їх сумісною варіацією (коваріацією) – зміна значення однієї змінної пов’язана зі зміною значень другої. Як правило, про кореляцію говорять, якщо обидві змінні є метричними або порядковими (в цьому, другому, випадку говорять про кореляцію рангів або рангову кореляцію). Щодо номінальних змінних частіше вживають терміни “асоціація” або “зв’язок”.

Якщо між двома змінними існує кореляційний зв’язок, то певному значенню однієї змінної відповідає не одне, а ціло-сукупність (розподіл) значень другої змінної. Цей розподіл можна замінити відповідною мірою центральної тенденції (напр., середнім значенням). Якщо збільшення значення першої змінної призводить, як правило (тобто як тенденція), до збільшення відповідного середнього другої змінної, то говорять про позитивну або пряму кореляцію. Якщо ж збільшення першої ознаки пов’язане

зі зменшенням середнього значення другої ознаки, то говорять про негативну або зворотню кореляцію.

Для кількісного оцінювання кореляційного зв’язку між ознаками, виміряними за різними шкалами, існує велика кількість коефіцієнтів кореляції. Так, напр., для двох метричних змінних найчастіше використовується коефіцієнт кореляції Пїрсона (інша назва – коефіцієнт добутку моментів) та кореляційне відношення (інша назва – коефіцієнт eta), для двох порядкових змінних – коефіцієнти рангової кореляції Спірмена та Кендала, для двох номінальних змінних коефіцієнти Чупрова, Крамера, Гудмана та ін. (їх часто наз. мірами асоціації).

Наявність кореляції ще не означає причинного зв’язку між змінними. Можливо, одна із змінних є частковою або вичерпною причиною другої, а можливо, обидві ці змінні є наслідком однієї або кількох інших причин (у такому разі говорять про кореляцію, наведену іншими ознаками). Так, напр., якщо зафіксована кореляція між рівнем освіти (виміряного як кількість років навчання) чоловіка і дружини в сім’ї, то не можна сказати, яка з цих двох змінних є причиною, а яка наслідком.

Розглянемо інший приклад. Нехай зафіксовано інтенсивний кореляційний зв’язок між зростом братів та сестер у сім’ї. Жодна з цих двох ознак (зріст однієї дитини та зріст другої дитини) не може розглядатися як причина другої ознаки. Більше того, обидві вони є значною мірою проявом інших ознак, а саме: зросту батька та матері. Якщо обчислити кореляцію зросту дітей для сімей з однаковим зростом батьків, то показник кореляції буде набагато меншим. Зв’язок між зростом дітей у сім’ї є прикладом кореляції, зумовленої іншими ознаками – зростом батьків. Отже, аналіз кореляції завжди повинен спиратися на специфіку конкретного завдання, що розв’язується дослідником Необхідність видалення впливу інших ознак приводить до поняття часткової кореляції та відповідних показників коефіцієнтів часткової кореляції. Видалення впливу інших ознак може привести як до зменшення, так і до збільшення значення показника кореляції.

Аналіз кореляційних зв’язків між змінними пов’язаний не тільки з обчисленням відповідних коефіцієнтів кореляції та мір асоціації, а й з побудовою рівнянь регресії.

Див. Коефіцієнт кореляції Пірсона, Міри варіації, Аналіз регресійний.



1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (No Ratings Yet)
Loading...


Як знайти прямий кут.
Ви зараз читаєте: КОРЕЛЯЦІЯ