Что такое корреляция?

Что такое коэффициент корреляции?

Коэффициент корреляции, часто выражаемый как r, указывает меру направления и силы связь между двумя переменными. Когда значение r ближе к +1 или -1, это указывает на более сильную линейную связь между двумя переменными.

Корреляционные исследования довольно распространено в психологии, особенно потому, что некоторые вещи невозможно воссоздать или исследовать в лабораторных условиях.Вместо проведения эксперимента исследователи могут собирать данные, чтобы посмотреть на возможные взаимосвязи между переменными.Из собранных данных и их анализа исследователи затем делают выводы и прогнозы о характере взаимосвязей между переменными.

Корреляция – это статистическое измерение взаимосвязи между двумя переменными. Помните это удобное правило: чем ближе корреляция равна 0, тем она слабее, чем ближе к +/-1, тем сильнее.

Типы корреляции

Сила корреляции варьируется от -1 до +1.

Положительная корреляция

Корреляция +1 указывает на идеальную положительную корреляцию, означающую, что обе переменные движутся вместе в одном направлении.

Отрицательная корреляция

Корреляция –1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, означающую, что по мере увеличения одной переменной другая снижается.

Нулевая корреляция

Нулевая корреляция предполагает, что статистика корреляции не указывает на связь между двумя переменными. Это не означает, что отношений вообще нет;это просто означает, что нет линейной зависимости. Нулевая корреляция часто обозначается сокращением r = 0.

Как переменные используются в психологических исследованиях?

Точечные диаграммы и корреляция

Точечные диаграммы (также называемые точечными диаграммами, точечными диаграммами и точечными диаграммами) используются для отображения переменных на диаграмме для наблюдения за ассоциациями или отношениями между ними. Горизонтальная ось представляет одну переменную, а вертикальная ось представляет другую.

Каждая точка на графике представляет собой отдельное измерение. По этим измерениям можно рассчитать линию тренда. Коэффициент корреляции представляет собой наклон этой линии. Когда корреляция слабая (r близко к нулю), линию трудно различить. Когда корреляция сильная (r близко к 1), линия будет более четкой.

Сильная и слабая корреляция

Корреляции могут сбивать с толку, и многие люди отождествляют положительный результат с сильным, а отрицательный — со слабым. Связь между двумя переменными может быть отрицательной, но это не означает, что связь не является сильной.

Слабая положительная корреляция указывает на то, что хотя обе переменные имеют тенденцию повышаться в ответ друг на друга, связь не очень сильная. С другой стороны, сильная отрицательная корреляция указывает на сильную связь между двумя переменными, но одна из них увеличивается, когда другая снижается.

Например, корреляция -0,97 является сильной отрицательной корреляцией, а корреляция 0,10 указывает на слабую положительную корреляцию. Корреляция +0,10 слабее, чем -0,74, а корреляция -0,98 сильнее, чем +0,79.

Корреляция не равна причинно-следственной связи

Корреляция не равна причинность. Тот факт, что две переменные связаны, не означает, что изменения в одной переменной вызывают изменения в другой. Корреляции говорят нам о наличии взаимосвязи между переменными, но это не обязательно означает, что одна переменная вызывает изменение другой.

Часто цитируемым примером является корреляция между потреблением мороженого и уровнем убийств. Исследования обнаружили корреляцию между увеличением продаж мороженого и всплеском убийств. Однако поедание мороженого не приводит к совершению убийства. Вместо этого есть третья переменная: тепло. Обе переменные увеличиваются в летнее время.

Иллюзорные корреляции

Иллюзорная корреляция — это восприятие взаимосвязи между двумя переменными, когда на самом деле существует лишь незначительная взаимосвязь — или ее вообще нет. . Иллюзорная корреляция не всегда означает вывод о причинно-следственной связи;это также может означать вывод о связи между двумя переменными, когда одна из них не существует.

Например, люди иногда предполагают, что, поскольку два события произошли вместе в один момент в прошлом, одно событие должно быть причиной другого. Эти иллюзорные корреляции могут возникать как в научных исследованиях, так и в реальных ситуациях.

Стереотипы — хороший пример иллюзорных корреляций. Исследования показали, что люди склонны предполагать, что определенные группы и черты встречаются вместе, и часто переоценивают силу связи между двумя переменными.

Например, предположим, что кто-то ошибочно полагает, что все жители маленьких городов чрезвычайно добры. Когда они встречают очень доброго человека, их первое предположение может заключаться в том, что этот человек из маленького городка, несмотря на то, что доброта не связана с городским населением.

Как работает предвзятость подтверждения

A Word From Verywell

В психологических исследованиях часто используются корреляции, но важно понимать, что корреляция — это не то же самое, что причинно-следственная связь. Это частое предположение среди тех, кто не знаком со статистикой, и предполагает причинно-следственную связь, которой может и не быть.

Часто задаваемые вопросы

• Как найти коэффициент корреляции?

  Коэффициент корреляции можно рассчитать несколькими способами с одинаковым результатом. Общая формула: rXY=COVXY/(SX SY), который представляет собой ковариацию между двумя переменными, деленную на произведение их стандартных отклонений:

• Как Вы рассчитываете коэффициент корреляции в Excel?

  В ячейку, в которой вы хотите, чтобы отображался коэффициент корреляции, введите =CORREL(A2:A7,B2:B7),, где A2:A7 и B2:B7 — списки переменных для сравнения. Нажмите Ввод.

• Как найти коэффициент линейной корреляции?

  Нахождение коэффициента линейной корреляции требует длительных и сложных вычислений, поэтому большинство людей используют калькулятор или программное обеспечение, такое как Excel, или программу статистики.

• Как вы интерпретируете коэффициент корреляции?

  Корреляции варьируются от -1,00 до +1,00. Коэффициент корреляции (выраженный как r) показывает направление и силу связи между двумя переменными. Чем ближе значение r к +1 или -1, тем сильнее линейная связь между двумя переменными.

• В чем разница между корреляцией и причинно-следственной связью?

  Корреляции указывают на взаимосвязь между двумя переменными, но одна из них не обязательно вызывает изменение другой.

< !--end аккордеон__item-->

3 Источники Мы используем только высококачественные источники, в том числе рецензируемые исследования, для подтверждения фактов в наших статьях. Прочтите наш редакционный процесс, чтобы узнать больше о том, как мы проверяем факты и делаем наш контент точным, надежным и заслуживающим доверия.

1. Мукака М. Руководство по правильному использованию коэффициента корреляции в медицинских исследованиях. Малави Мед Дж. 2012-24(3):69–71.

2. Хит В. Методы психологических исследований: подключение исследований к жизни студентов. Издательство Кембриджского университета.

3. Чен Д.Т. Когда корреляция не подразумевает причинно-следственную связь: почему ваши кишечные микробы могут (пока) не быть панацеей от всех ваших проблем. Гарвардский университет.

Дополнительная литература

• Корреляция и регрессия. В: Суинскоу TDV. Статистика Square One. BMJ.

Автор Кендра Черри
Кендра Черри, MS, автор и консультант по вопросам образования, помогающий студентам узнать о психологии.