Szerkesztő:SzofiZoe/Korrelációs együttható
{{azonnali|téves közzététel|SzofiZoe (--~~~~)}}
A korrelációs együtthatót egy összefüggés numerikus mérésére alkalmazzuk, amely két változó közötti statisztikai kapcsolatot jellemzi. [1] A változók lehetnek egy adott megfigyelési adatkészlet két oszlopa, amelyet gyakran mintának hívnak, vagy egy többváltozós, ismert eloszlású véletlen változó két összetevője.
Különböző típusú korrelációs együtthatók léteznek. Mindegyik −1 és +1 közötti értéket vehet fel, ahol ± 1 a lehető legerősebb egyezést és 0 a lehető legnagyobb eltérést jelzi. [2] Az elemzés eszközeként a korrelációs együtthatók problémát is jelentenek, ideértve a kiugró értékek torzítását, valamint annak lehetőségét, hogy helytelenül használják fel a változók közötti okozati összefüggés következtetésére. [3]
Típusok[szerkesztés]
Pearson[szerkesztés]
A Pearson-féle korrelációs együttható, más néven r, R, vagy Pearson-féle R, olyan mérőszám, amely az erősségét és az irányát mutatja meg egy lineáris kapcsolat két változója között, amely a változók kovarianciája osztva a standard szórás. Ez a korrelációs együttható legismertebb és leggyakrabban használt típusa. Ha a "korrelációs együttható" kifejezést minősítés nélkül használjuk, ez általában a Pearson eredmény-időpont korrelációs együtthatóra utal.
Osztályon belüli[szerkesztés]
Az csoporton belüli korreláció (ICC) egy leíró statisztika, amely akkor használható, ha kvantitatív méréseket végzünkk csoportokba rendezett egységeken. Megmutatja, hogy az azonos csoport egységei mennyire hasonlítanak egymáshoz.
Rang[szerkesztés]
A rangkorreláció két változó rangsora vagy ugyanazon változó két rangsorolása közötti kapcsolat mérése:
- A Spearman rangkorrelációs együttható azt jelzi, hogy a két változó közötti kapcsolatot hogyan lehet monoton funkcióval leírni.
- A Kendall tau rangkorrelációs együttható a rangok azon részének mérése, amely megegyezik két adatbázis között.
- Goodman és Kruskal gamma a kereszttáblázatban szereplő adatok asszociációjának erősségét méri, ha mindkét változó sorrendi szinten volt mérve.
Tetrachoric és polychoric[szerkesztés]
A polikori korrelációs együttható két rendezett-kategorikus változó asszociációját méri. Technikai szempontból úgy határozza meg, hogy a Pearson-féle korrelációs együttható becslését akkor kapnánk, ha (1) a két változót folyamatos skálán mérjük, nem pedig rendezett kategóriájú változóként, és (2) a két folyamatos változó kétváltozós normál eloszlást követ. Ha mindkét változó dichotómikus, nem pedig rendezett-kategorikus, akkor a polikór korrelációs együtthatót tetrakori korrelációs együtthatónak nevezzük.
Lásd még[szerkesztés]
- Távolság korreláció
- Illeszkedés mértéke: bármely olyan mérőszám bármelyike, amely azt méri, hogy a statisztikai modell mennyiben felel meg a megfigyeléseknek azáltal, hogy összefoglalja a megfigyelt és a modell alapján várható értékek közötti eltérést
- Meghatározási együttható
- Részleges összefüggés
Irodalom[szerkesztés]
- ↑ correlation coefficient. NCME.org. National Council on Measurement in Education. [2017. július 22-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2014. április 17.) „correlation coefficient: A statistic used to show how the scores from one measure relate to scores on a second measure for the same group of individuals. A high value (approaching +1.00) is a strong direct relationship, values near 0.50 are considered moderate and values below 0.30 are considered to show weak relationship. A low negative value (approaching -1.00) is similarly a strong inverse relationship, and values near 0.00 indicate little, if any, relationship.”
- ↑ Taylor, John R.. An Introduction to Error Analysis: The Study of Uncertainties in Physical Measurements, 2nd, Sausalito, CA: University Science Books, 217. o. (1997. április 25.). ISBN 0-935702-75-X. Hozzáférés ideje: 2019. február 14.
- ↑ Boddy, Richard. Statistical methods in practice: for scientists and technologists. Chichester, U.K.: Wiley, 95–96. o. (2009. április 25.). ISBN 978-0-470-74664-6
[[Kategória:Statisztika]] [[Kategória:Korreláció]]