Sådan bruges Pearson korrelationskoefficient

Pearsons korrelationskoefficient, normalt betegnet som r, er en statistisk værdi, der måler det lineære forhold mellem to variabler. Det spænder i værdi fra +1 til -1, hvilket indikerer et perfekt positivt og negativt lineært forhold henholdsvis mellem to variabler. Beregningen af korrelationskoefficienten udføres normalt af statistiske programmer, såsom SPSS og SAS, for at give de mest nøjagtige mulige værdier til rapportering i videnskabelige studier. Fortolkningen og brugen af Pearsons korrelationskoefficient varierer baseret på konteksten og formålet med den respektive undersøgelse, som den er beregnet i.

Identificer den afhængige variabel, der skal testes mellem to uafhængigt afledte observationer. Et af kravene i Pearsons korrelationskoefficient er, at de to variabler, der sammenlignes, skal observeres eller måles uafhængigt for at fjerne eventuelle partiske resultater.


Beregn Pearsons korrelationskoefficient. For store datamængder kan beregningen blive meget trættende. Ud over forskellige statistiske programmer har mange videnskabelige regnemaskiner mulighed for at beregne værdien. Den faktiske ligning findes i referenceafsnittet.


Rapporter en korrelationsværdi tæt på 0 som indikation af, at der ikke er et lineært forhold mellem de to variabler. Når korrelationskoefficienten nærmer sig 0, bliver værdierne mindre korrelerede, hvilket identificerer variabler, der muligvis ikke er relateret til hinanden.


Rapporter en korrelationsværdi tæt på 1 som indikation af, at der er et positivt, lineært forhold mellem de to variabler. En værdi større end nul, der nærmer sig 1, resulterer i større positiv korrelation mellem dataene. Når den ene variabel øger et vist beløb, stiger den anden variabel i et tilsvarende beløb. Fortolkningen skal bestemmes på baggrund af undersøgelsens kontekst.


Rapporter en korrelationsværdi tæt på -1 som indikation af, at der er et negativt, lineært forhold mellem de to variabler. Når koefficienten nærmer sig -1, bliver variablerne mere negativt korrelerede, hvilket indikerer, at når den ene variabel stiger, falder den anden variabel med et tilsvarende beløb. Fortolkningen skal igen bestemmes på baggrund af undersøgelsens kontekst.


Fortolk korrelationskoefficienten baseret på konteksten for det bestemte datasæt. Korrelationsværdien er i det væsentlige en vilkårlig værdi, der skal anvendes baseret på de variabler, der sammenlignes. For eksempel indikerer en resulterende r-værdi på 0,912 et meget stærkt og positivt lineært forhold mellem to variabler. I en undersøgelse, der sammenligner to variabler, der normalt ikke identificeres som relaterede, giver disse resultater bevis for, at den ene variabel kan have en positiv indflydelse på den anden variabel, hvilket resulterer i grund til yderligere forskning mellem de to. Den nøjagtige samme r-værdi i en undersøgelse, der sammenligner to variabler, der er bevist at have et perfekt positivt lineært forhold, kan identificere en fejl i dataene eller andre potentielle problemer i det eksperimentelle design. Det er derfor vigtigt at forstå konteksten af dataene, når du rapporterer og fortolker Pearsons korrelationskoefficient.


Bestem betydningen af resultaterne. Dette opnås ved hjælp af korrelationskoefficient, frihedsgrader og en kritiske værdi af korrelationskoefficienttabellen. Frihedsgraderne beregnes som antallet af parrede observationer minus 2. Ved hjælp af denne værdi identificeres den tilsvarende kritiske værdi i korrelationstabellen for enten en 0,05 og 0,01 test, der identificerer henholdsvis 95 og 99 procent konfidensniveau. Sammenlign den kritiske værdi med den tidligere beregnede korrelationskoefficient. Hvis korrelationskoefficienten er større, siges resultaterne at være af betydning.




Tips


1. Tillidsintervaller for korrelationskoefficienten kan også være nyttige i befolkningsundersøgelser.