Корреляция значения

Содержание

Корреляция: это простыми словами

Корреляция значения

Термин «корреляция» пугает многих людей и кажется чем-то сложным и непонятным. Однако на практике ничего устрашающего в ней нет. Корреляция – это всего лишь показатель, показывающий зависимость между событиями или объектами.

Данное понятие применяется в экономическом и статистическом анализе, психологии, биологии, математике. Например, если посмотреть на небо и увидеть густые и темные тучи, то можно прийти к выводу, что скоро пойдет дождь. Однако наше умозаключение не дает 100% гарантии. Это и является отличительной особенностью корреляцию от линейной зависимости.

Что такое корреляция?

Корреляция – это взаимозависимость случайных факторов. Она отображает приближенную взаимосвязь и не дает точных ответов. Например, в стране выросла безработица и увеличилось количество преступлений.

Можно предположить, что на второй фактор повлияли первый. Но на уровень преступности также влияют воспитание, менталитет людей, уровень образования.

Составить точный прогноз нереально, так как всегда есть дополнительные факторы.

Связь между событиями характеризуется коэффициентом корреляции. Значение коэффициента варьируется от -1 до +1.

Связь может быть трех видов:

  • сильной;
  • слабой;
  • отсутствовать.

Например, повышения уровня радиации негативно сказывается на здоровье человека. Межу событиями имеется обратно пропорциональная зависимость – увеличения радиации приводит к ухудшению здоровья. Коэффициент корреляции при этом имеет отрицательное значение.

Некоторые события или явления практически никак не связаны друг с другом. Утром у вас разрядился телефон, а вчера в маршрутке вам на ногу наступил мужчина. Ни одно из событий не влияет на другое. В данном случае коэффициент корреляции равен нулю.

Если коэффициент больше нуля и стремится к 1, то такая корреляция называется положительной. Она показывает прямую взаимосвязь между событиями. Например, чем выше уровень знаний, тем выше шансы поступить в университет на бюджет.

Анализ корреляционного соотношения помогает выдвинуть гипотезу о причинно-следственных связях.

Корреляция цены на нефть и курса доллара

Цена на нефть и курс американского доллара имеют обратную корреляционную связь. При росте стоимости «черного золота» курс доллара снижается и наоборот.

США обладают самой мощной промышленностью в мире и на ее нужды требуется просто огромное количество нефти.  В то же время Штаты входят в первую десятку стран по уровню добычи этого природного ресурса.

При этом США значительную часть добытой нефти экспортируют, что вызывает дефицит в промышленности. Для его покрытия американцы ежегодно импортируют свыше 8 миллиардов баррелей нефти.


Данного объема достаточно для влияния на курс национальной валюты. Увеличение спроса США на нефть приводит к увеличению цены на международном рынке. В свою очередь, рост объемов импорта влияет на стоимость произведенных товаров. В итоге на валютном рынке наблюдается избыток американской валюты, и ее курс начинает падать.

Корреляция в управлении инвестиционными активами

Корреляция активно используется инвесторами при формировании и управлении своих инвестиционных портфелях. Логично, что нельзя держать все свои активы в одном месте. Диверсификация позволяет значительно снизить риски.

Например, инвестор покупает акции одной крупной компании и нескольких мелких. Коэффициент корреляции акций гигантов отрасли и небольших предприятий приблизительно равен +0,8.

Это достаточно большое значение и оно характеризует прямую зависимость между объектами. При падении акции крупной компании существует большая вероятность, что стоимость ценных бумаг небольших фирм тоже снизится существенная.

В данном случае лучше подбирать активы таким образом, что корреляционные связи были минимальными.

Для этого, например, инвестор может составить свой портфель из акций и облигаций или акций и казначейских векселей. Облигации между собой, как и акции, также имеют прямую связь. Их коэффициент еще выше. Однако между облигациями и акциями такой зависимости нет, что и позволяет инвестору снизить риски.

Также наблюдается зависимость между странами и даже регионами. Чем ближе они находятся, тем выше коэффициент корреляции. Например, для Канады и США он составляет 0,9. В то же время для Японии и США он на 4 десятых меньше. Собственно, инвестору более выгодно покупать активы эмитентов из разных регионов.

Золото и ценные бумаги практически не коррелируются. Однако серебро и золото очень зависимы друг от друга, так же, как и евро и американский доллар. Их использование в рамках одного инвестиционного портфеля нецелесообразно.

Корреляция – это удобный и необходимый инструмент в различных сферах жизни. Она не является панацеей, но позволяет достаточно точно установить причинно-следственные связи между явлениями.

Источник: https://microzajmi.ru/korrelyatsiya-eto-prostymi-slovami/

Метод корреляционного анализа: пример. Корреляционный анализ – это..

Корреляция значения

В научных исследованиях часто возникает необходимость в нахождении связи между результативными и факторными переменными (урожайностью какой-либо культуры и количеством осадков, ростом и весом человека в однородных группах по полу и возрасту, частотой пульса и температурой тела и т.д.).

Вторые представляют собой признаки, способствующие изменению таковых, связанных с ними (первыми).

Понятие о корреляционном анализе

Существует множество определений термина. Исходя из вышеизложенного, можно сказать, что корреляционный анализ — это метод, применяющийся с целью проверки гипотезы о статистической значимости двух и более переменных, если исследователь их может измерять, но не изменять.

Есть и другие определения рассматриваемого понятия. Корреляционный анализ — это метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными.

При этом сравниваются коэффициенты корреляции между одной парой или множеством пар признаков, для установления между ними статистических взаимосвязей.

Корреляционный анализ — это метод по изучению статистической зависимости между случайными величинами с необязательным наличием строгого функционального характера, при которой динамика одной случайной величины приводит к динамике математического ожидания другой.

Понятие о ложности корреляции

При проведении корреляционного анализа необходимо учитывать, что его можно провести по отношению к любой совокупности признаков, зачастую абсурдных по отношению друг к другу. Порой они не имеют никакой причинной связи друг с другом.

В этом случае говорят о ложной корреляции.

Задачи корреляционного анализа

Исходя из приведенных выше определений, можно сформулировать следующие задачи описываемого метода: получить информацию об одной из искомых переменных с помощью другой; определить тесноту связи между исследуемыми переменными.

Корреляционный анализ предполагает определение зависимости между изучаемыми признаками, в связи с чем задачи корреляционного анализа можно дополнить следующими:

  • выявление факторов, оказывающих наибольшее влияние на результативный признак;
  • выявление неизученных ранее причин связей;
  • построение корреляционной модели с ее параметрическим анализом;
  • исследование значимости параметров связи и их интервальная оценка.

Связь корреляционного анализа с регрессионным

Метод корреляционного анализа часто не ограничивается нахождением тесноты связи между исследуемыми величинами.

Иногда он дополняется составлением уравнений регрессии, которые получают с помощью одноименного анализа, и представляющих собой описание корреляционной зависимости между результирующим и факторным (факторными) признаком (признаками). Этот метод в совокупности с рассматриваемым анализом составляет метод корреляционно-регрессионного анализа.

Результативные факторы зависят от одного до нескольких факторов.

Метод корреляционного анализа может применяться в том случае, если имеется большое количество наблюдений о величине результативных и факторных показателей (факторов), при этом исследуемые факторы должны быть количественными и отражаться в конкретных источниках.

Первое может определяться нормальным законом — в этом случае результатом корреляционного анализа выступают коэффициенты корреляции Пирсона, либо, в случае, если признаки не подчиняются этому закону, используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

Правила отбора факторов корреляционного анализа

При применении данного метода необходимо определиться с факторами, оказывающими влияние на результативные показатели. Их отбирают с учетом того, что между показателями должны присутствовать причинно-следственные связи.

В случае создания многофакторной корреляционной модели отбирают те из них, которые оказывают существенное влияние на результирующий показатель, при этом взаимозависимые факторы с коэффициентом парной корреляции более 0,85 в корреляционную модель предпочтительно не включать, как и такие, у которых связь с результативным параметром носит непрямолинейный или функциональный характер.

Отображение результатов

Результаты корреляционного анализа могут быть представлены в текстовом и графическом видах. В первом случае они представляются как коэффициент корреляции, во втором — в виде диаграммы разброса.

При отсутствии корреляции между параметрами точки на диаграмме расположены хаотично, средняя степень связи характеризуется большей степенью упорядоченности и характеризуется более-менее равномерной удаленностью нанесенных отметок от медианы. Сильная связь стремится к прямой и при r=1 точечный график представляет собой ровную линию. Обратная корреляция отличается направленностью графика из левого верхнего в нижний правый, прямая — из нижнего левого в верхний правый угол.

Трехмерное представление диаграммы разброса (рассеивания)

Помимо традиционного 2D-представления диаграммы разброса в настоящее время используется 3D-отображение графического представления корреляционного анализа.

Также используется матрица диаграммы рассеивания, которая отображает все парные графики на одном рисунке в матричном формате. Для n переменных матрица содержит n строк и n столбцов.

Диаграмма, расположенная на пересечении i-ой строки и j-ого столбца, представляет собой график переменных Xi по сравнению с Xj.

Таким образом, каждая строка и столбец являются одним измерением, отдельная ячейка отображает диаграмму рассеивания двух измерений.

Оценка тесноты связи

Теснота корреляционной связи определяется по коэффициенту корреляции (r): сильная — r = ±0,7 до ±1, средняя — r = ±0,3 до ±0,699, слабая — r = 0 до ±0,299. Данная классификация не является строгой. На рисунке показана несколько иная схема.

Пример применения метода корреляционного анализа

В Великобритании было предпринято любопытное исследование. Оно посвящено связи курения с раком легких, и проводилось путем корреляционного анализа. Это наблюдение представлено ниже.

Исходные данные для корреляционного анализа

Профессиональная группакурениесмертность
Фермеры, лесники и рыбаки7784
Шахтеры и работники карьеров137116
Производители газа, кокса и химических веществ117123
Изготовители стекла и керамики94128
Работники печей, кузнечных, литейных и прокатных станов116155
Работники электротехники и электроники102101
Инженерные и смежные профессии111118
Деревообрабатывающие производства93113
Кожевенники88104
Текстильные рабочие10288
Изготовители рабочей одежды91104
Работники пищевой, питьевой и табачной промышленности104129
Производители бумаги и печати10786
Производители других продуктов11296
Строители113144
Художники и декораторы110139
Водители стационарных двигателей, кранов и т. д.125113
Рабочие, не включенные в другие места133146
Работники транспорта и связи115128
Складские рабочие, кладовщики, упаковщики и работники разливочных машин105115
Канцелярские работники8779
Продавцы9185
Работники службы спорта и отдыха100120
Администраторы и менеджеры7660
Профессионалы, технические работники и художники6651

Начинаем корреляционный анализ. Решение лучше начинать для наглядности с графического метода, для чего построим диаграмму рассеивания (разброса).

Она демонстрирует прямую связь. Однако на основании только графического метода сделать однозначный вывод сложно. Поэтому продолжим выполнять корреляционный анализ. Пример расчета коэффициента корреляции представлен ниже.

С помощью программных средств (на примере MS Excel будет описано далее) определяем коэффициент корреляции, который составляет 0,716, что означает сильную связь между исследуемыми параметрами.

Определим статистическую достоверность полученного значения по соответствующей таблице, для чего нам нужно вычесть из 25 пар значений 2, в результате чего получим 23 и по этой строке в таблице найдем r критическое для p=0,01 (поскольку это медицинские данные, здесь используется более строгая зависимость, в остальных случаях достаточно p=0,05), которое составляет 0,51 для данного корреляционного анализа. Пример продемонстрировал, что r расчетное больше r критического, значение коэффициента корреляции считается статистически достоверным.

Использование ПО при проведении корреляционного анализа

Описываемый вид статистической обработки данных может осуществляться с помощью программного обеспечения, в частности, MS Excel. Корреляционный анализ в Excel предполагает вычисление следующих парамет­ров с использованием функций:

1. Коэффициент корреляции определяется с помощью функции КОРРЕЛ [CORREL](массив1; массив2). Массив1,2 — ячейка интервала значений результативных и факторных переменных.

Линейный коэффициент корреляции также называется коэффициентом корреляции Пирсона, в связи с чем, начиная с Excel 2007, можно использовать функцию ПИРСОН (PEARSON) с теми же массивами.

Графическое отображение корреляционного анализа в Excel производится с помощью панели «Диаграммы» с выбором «Точечная диаграмма».

После указания исходных данных получаем график.

2. Оценка значимости коэффициента парной корреляции с использованием t-критерия Стьюдента.

Рассчитанное значение t-критерия сравнивается с табличной (критической) величиной данного показателя из соответствующей таблицы значений рассматриваемого параметра с учетом заданного уровня значимости и числа степеней свободы. Эта оценка осуществляется с использованием функции СТЬЮДРАСПОБР (вероятность; степени_свободы).

3. Матрица коэффициентов парной корреляции. Анализ осуществляется с помощью средства «Анализ данных», в котором выбирается «Корреляция».

Статистическую оценку коэффициентов парной корреляции осуществляют при сравнении его абсолютной величины с табличным (критическим) значением.

При превышении расчетного коэффициента парной корреляции над таковым критическим можно говорить, с учетом заданной степени вероятности, что нулевая гипотеза о значимости линейной связи не отвергается.

В заключение

Использование в научных исследованиях метода корреляционного анализа позволяет определить связь между различными факторами и результативными показателями. При этом необходимо учитывать, что высокий коэффициент корреляции можно получить и из абсурдной пары или множества данных, в связи с чем данный вид анализа нужно осуществлять на достаточно большом массиве данных.

После получения расчетного значения r его желательно сравнить с r критическим для подтверждения статистической достоверности определенной величины.

Корреляционный анализ может осуществляться вручную с использованием формул, либо с помощью программных средств, в частности MS Excel.

Здесь же можно построить диаграмму разброса (рассеивания) с целью наглядного представления о связи между изучаемыми факторами корреляционного анализа и результативным признаком.

Источник: https://FB.ru/article/341341/metod-korrelyatsionnogo-analiza-primer-korrelyatsionnyiy-analiz---eto

Значение слова КОРРЕЛЯЦИЯ. Что такое КОРРЕЛЯЦИЯ?

Корреляция значения

  • КОРРЕЛЯ́ЦИЯ, -и, ж. Книжн. Взаимная связь, соотношение предметов, понятий или явлений.[Лат. correlatio]

Источник (печатная версия): Словарь русского языка: В 4-х т. / РАН, Ин-т лингвистич. исследований; Под ред. А. П. Евгеньевой. — 4-е изд., стер. — М.: Рус. яз.; Полиграфресурсы, 1999; (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека

  • Корреля́ция (от лат. correlatio «соотношение, взаимосвязь») или корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми). При этом изменения значений одной или нескольких из этих величин сопутствуют систематическому изменению значений другой или других величин.Математической мерой корреляции двух случайных величин служит корреляционное отношение η {\displaystyle \mathbf {\eta } } либо коэффициент корреляции R {\displaystyle \mathbf {R} } (или r {\displaystyle \mathbf {r} } ). В случае если изменение одной случайной величины не ведёт к закономерному изменению другой случайной величины, но приводит к изменению другой статистической характеристики данной случайной величины, то подобная связь не считается корреляционной, хотя и является статистической.Впервые в научный оборот термин корреляция ввёл французский палеонтолог Жорж Кювье в XVIII веке. Он разработал «закон корреляции» частей и органов живых существ, с помощью которого можно восстановить облик ископаемого животного, имея в распоряжении лишь часть его останков. В статистике слово «корреляция» первым стал использовать английский биолог и статистик Фрэнсис Гальтон в конце XIX века.

Источник: Википедия

  • КОРРЕЛЯ'ЦИЯ, и, ж. [латин. correlatio] (науч.). 1. Соотношение, взаимная зависимость сопоставляемых понятий (филос.). 2. Взаимная связь явлений, находящихся в известной зависимости друг от друга. Рост безработицы и количество уголовных преступлений находятся в прямой корреляции друг к другу.

Источник: «Толковый словарь русского языка» под редакцией Д. Н. Ушакова (1935-1940); (электронная версия): Фундаментальная электронная библиотека

  • 1. матем. статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми)2. психол. взаимное соотношение, соответствие понятий и явлений3. книжн. взаимная связь явлений, соотношение4. биол. взаимная согласованность функций частей и строения и животного или растения, которая поддерживает постоянство его внутренней среды и является следствием приспособления организма к условиям его существования5. лог. отношение между двумя одинаковыми по форме связями; в случае, если одна связь становится изоморфной другой, тогда это — корреляция, а само закономерное структурное изменение – коррелятор

Источник: Викисловарь

Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать Карту слов. Я отлично умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!

Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.

Вопрос: приз — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?

Предложения со словом «корреляция»:

  • О полноте уравнения связи можно судить по коэффициентам множественной корреляции и детерминации.
  • Тараканова, выявлена положительная корреляция между музыкальным даром детей и высоким уровнем эйфорической мотивации к процессу музыкальной деятельности.
  • Медицинская статистика подтверждает высокий уровень корреляции между количеством конфликтных ситуаций и уровнем систолического давления.
  • (все предложения)

положительная прямая сильная высокая … (все определения)

Понятия со словом «корреляция»

  • Иллюзорная корреляция (англ. illusory correlation) — когнитивное искажение преувеличенно тесной связи между переменными, которая в реальности или не существует, или значительно меньше, чем предполагается. Типичным примером могут служить приписывание группе этнического меньшинства отрицательных качеств. Иллюзорная корреляция считается одним из способов формирования стереотипов.
  • Корреляция цифровых изображений (англ. digital image correlation and tracking, (DIC/DDIT)) — оптический метод, используемый в техниках отслеживания и идентификации изображения для точных плоских и объемных измерений изменений на изображении. Этот метод часто используется не только для измерения деформаций, полей перемещений и оптических потоков, но и широко используется во многих областях науки и инженерного ремесла. Одно из наиболее широкоизвестных применений данного метода — идентификация перемещений…
  • (все понятия)

Дополнительно:

Источник: https://kartaslov.ru/%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%B0/%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F

Коэффициент корреляции в Excel: что это, как рассчитать? Формула, пример, анализ данных онлайн

Корреляция значения

Различные признаки могут быть связаны между собой.

Выделяют 2 вида связи между ними:

  • функциональная;
  • корреляционная.

Корреляция в переводе на русский язык – не что иное, как связь.
В случае корреляционной связи прослеживается соответствие нескольких значений одного признака нескольким значениям другого признака. В качестве примеров можно рассмотреть установленные корреляционные связи между:

  • длиной лап, шеи, клюва у таких птиц как цапли, журавли, аисты;
  • показателями температуры тела и частоты сердечных сокращений.

Для большинства медико-биологических процессов статистически доказано присутствие этого типа связи.

Статистические методы позволяют установить факт существования взаимозависимости признаков. Использование для этого специальных расчетов приводит к установлению коэффициентов корреляции (меры связанности).

Такие расчеты получили название корреляционного анализа. Он проводится для подтверждения зависимости друг от друга 2-х переменных (случайных величин), которая выражается коэффициентом корреляции.

Использование корреляционного метода позволяет решить несколько задач:

  • выявить наличие взаимосвязи между анализируемыми параметрами;
  • знание о наличии корреляционной связи позволяет решать проблемы прогнозирования. Так, существует реальная возможность предсказывать поведение параметра на основе анализа поведения другого коррелирующего параметра;
  • проведение классификации на основе подбора независимых друг от друга признаков.

Для переменных величин:

  •  относящихся к порядковой шкале, рассчитывается коэффициент Спирмена;
  • относящихся к интервальной шкале – коэффициент Пирсона.

Это наиболее часто используемые параметры, кроме них есть и другие.

Значение коэффициента может выражаться как положительным, так и отрицательными.

В первом случае при увеличении значения одной переменной наблюдается увеличение второй. При отрицательном коэффициенте – закономерность обратная.

Для чего нужен коэффициент корреляции?

Данный статистический показатель позволяет не только проверить предположение о существовании линейной взаимосвязи между признаками, но и установить ее силу.

Случайные величины, связанные между собой, могут иметь совершенно разную природу этой связи.

Не обязательно она будет функциональной, случай, когда прослеживается прямая зависимость между величинами.

Чаще всего на обе величины действует целая совокупность разнообразных факторов, в случаях, когда они являются общими для обеих величин, наблюдается формирование связанных закономерностей.

Это значит, что доказанный статистически факт наличия связи между величинами не является подтверждением того, что установлена причина наблюдаемых изменений. Как правило, исследователь делает вывод о наличии двух взаимосвязанных следствий.

Свойства коэффициента корреляции

Этой статистической характеристике присущи следующие свойства:

  • значение коэффициента располагается в диапазоне от -1 до +1. Чем ближе к крайним значениям, тем сильнее положительная либо отрицательная связь между линейными параметрами. В случае нулевого значения речь идет об отсутствии корреляции между признаками;
  • положительное значение коэффициента свидетельствует о том, что в случае увеличения значения одного признака наблюдается увеличение второго (положительная корреляция);
  • отрицательное значение – в случае увеличения значения одного признака наблюдается уменьшение второго (отрицательная корреляция);
  • приближение значения показателя к крайним точкам (либо -1, либо +1) свидетельствует о наличии очень сильной линейной связи;
  • показатели признака могут изменяться при неизменном значении коэффициента;
  • корреляционный коэффициент является безразмерной величиной;
  • наличие корреляционной связи не является обязательным подтверждением причинно-следственной связи.

Значения коэффициента корреляции

Охарактеризовать силу корреляционной связи можно прибегнув к шкале Челдока, в которой определенному числовому значению соответствует качественная характеристика.

В случае положительной корреляции при значении:

  • 0-0,3 – корреляционная связь очень слабая;
  • 0,3-0,5 – слабая;
  • 0,5-0,7 – средней силы;
  • 0,7-0,9 – высокая;
  • 0,9-1 – очень высокая сила корреляции.

Шкала может использоваться и для отрицательной корреляции. В этом случае качественные характеристики заменяются на противоположные.

Можно воспользоваться упрощенной шкалой Челдока, в которой выделяется всего 3 градации силы корреляционной связи:

  • очень сильная – показатели ±0,7 — ±1;
  • средняя – показатели ±0,3 — ±0,699;
  • очень слабая – показатели 0 — ±0,299.

Данный статистический показатель позволяет не только проверить предположение о существовании линейной взаимосвязи между признаками, но и установить ее силу.

Виды коэффициента корреляции

Коэффициенты корреляции можно классифицировать по знаку и значению:

  • положительный;
  • нулевой;
  • отрицательный.

В зависимости от анализируемых значений рассчитывается коэффициент:

  • Пирсона;
  • Спирмена;
  • Кендала;
  • знаков Фехнера;
  • конкорддации или множественной ранговой корреляции.

Корреляционный коэффициент Пирсона используется для установления прямых связей между абсолютными значениями переменных. При этом распределения обоих рядов переменных должны приближаться к нормальному. Сравниваемые переменные должны отличаться одинаковым числом варьирующих признаков. Шкала, представляющая переменные, должна быть интервальной либо шкалой отношений.

Метод Пирсона рекомендуется использовать для ситуаций, требующих:

  • точного установления корреляционной силы;
  • сравнения количественных признаков.

Недостатков использования линейного корреляционного коэффициента Пирсона немного:

  • метод неустойчив в случае выбросов числовых значений;
  • с помощью этого метода возможно определение корреляционной силы только для линейной взаимосвязи, при других видах взаимных связей переменных следует использовать методы регрессионного анализа.

Ранговая корреляция определяется методом Спирмена, позволяющим статистически изучить связь между явлениями. Благодаря этому коэффициенту вычисляется фактически существующая степень параллелизма двух количественно выраженных рядов признаков, а также оценивается теснота, выявленной связи.

Метод Спирмена рекомендуется применять в ситуациях:

  • не требующих точного определения значение корреляционной силы;
  • сравниваемые показатели имеют как количественные, так и атрибутивные значения;
  • равнения рядов признаков с открытыми вариантами значений.

Метод Спирмена относится к методам непараметрического анализа, поэтому нет необходимости проверять нормальность распределения признака. К тому же он позволяет сравнивать показатели, выраженные в разных шкалах. Например, сравнение значений количества эритроцитов в определенном объеме крови (непрерывная шкала) и экспертной оценки, выражаемой в баллах (порядковая шкала).

На эффективность метода отрицательно влияет большая разница между значениями, сравниваемых величин. Не эффективен метод и в случаях когда измеряемая величина характеризуется неравномерным распределением значений.

Пошаговый расчет коэффициента корреляции в Excel

Расчёт корреляционного коэффициента предполагает последовательное выполнение ряда математических операций.

Приведенная выше формула расчета коэффициента Пирсона, показывает насколько трудоемок этот процесс если выполнять его вручную.
Использование возможностей Excell ускоряет процесс нахождения коэффициента в разы.

Достаточно соблюсти несложный алгоритм действий:

  • введение базовой информации – столбец значений х и столбец значений у;
  • в инструментах выбирается и открывается вкладка «Формулы»;
  • в открывшейся вкладке выбирается «Вставка функции fx»;
  • в открывшемся диалоговом окне выбирается статистическая функция «Коррел», позволяющая выполнить расчет корреляционного коэффициента между 2 массивами данных;
  • открывшееся окно вносятся данные: массив 1 – диапазон значений столбца х (данные необходимо выделить), массив 2 – диапазон значений столбца у;
  • нажимается клавиша «ок», в строке «значение» появляется результат расчета коэффициента;
  • вывод относительно наличия корреляционной связи между 2 массивами данных и ее силе.

(1 5,00 из 5)
Загрузка…

Источник: https://forex365.ru/indicators/koef-korrelyacii-v-excell.html

Корреляция – это просто

Корреляция значения

  • Здравствуйте! Вы на сайте автора работ по психологии.

    Здесь много моих статей, которые помогут написать ВКР.

    Имею психологическое образование и большой опыт написания работ.

    Быстро и качественно пишу на заказ любые работы по психологии.

    Правки руководителя и разъяснения включены в стоимость.

    Вы всегда можете связаться со мной.

    Пишите, звоните, оставляйте заявку на сайте. Буду рад помочь.

/ Статистические расчеты / Анализ взаимосвязей / Корреляция

Научные термины пугают и притягивают одновременно. Термин «корреляция» все чаще можно встретить на страницах газет, по радио, на телевидении. Им козыряют экономисты, политологи, аналитики. Но, похоже, частота использования этого термина в СМИ отрицательно коррелирует с уровнем его понимания потребителями.

В переводе на простой язык, сказанная фраза означает следующее: «Чем чаще используется термин «корреляция», тем менее точным становится содержание этого понятия в сознании людей». В реальности, возможно, это и не так – исследования не проводились. Но важно другое – корреляция в обыденном понимании отражает взаимосвязь между явлениями.

Взаимосвязи вокруг нас

В человеке живет интуитивное ощущение взаимосвязи всех явлений. В фантастическом рассказе Рэя Брэдбери герой попадает в далекое прошлое и, нарушая запрет, сходит с тропы. Он лишь раздавил бабочку. Но вернулся в другой мир, с другим языком и даже президентом. Все связано вокруг…

При чем здесь корреляция? А при том, что пытливое сознание человека пытается выявлять корреляции. Зная взаимосвязи между явлениями, на них можно влиять, ими можно управлять.

Я не буду «грузить» вас математической терминологией, сложными формулами. Давайте разберемся в сути этого понятия; уясним что значит отрицательная и положительная корреляция; значимая и незначимая.

Понятие корреляции

Слово «корреляция» происходит от латинского «correlatio», что означает «соотношение» или «взаимосвязь».

Взаимосвязь присуща многим явлениям. Например, кепка, надетая на голову, связана с ней – куда голова, туда и кепка. Или палочка в руке дирижёра – они взаимосвязаны, и она послушна руке хозяина, полету его вдохновения. Но можно ли говорить, что их движения коррелируют между собой? Нет, и вот почему.

Функциональная связь

Палочка и рука взаимосвязаны и эта связь – функциональная. Она детерминирующая – жестко связывает между собой объекты. Если дирижёр сосредоточен и крепко держит палочку, то в их согласованном движении не будет моментов, когда которых рука движется в одну сторону, а палочку – в другую. Корреляционная связь совсем иной природы.

Посмотрим за спину нашего дирижёра. В зале сидят слушатели, любители музыки. Они испытывают какие-то эмоции. Их переживания, возможно, как-то связаны с уровнем их музыкального образования. Чем больше они знают про музыку, тем выше их эмоциональный отклик. Эта связь – корреляционная.

Корреляционная связь

В отличие от функциональной связи, корреляция отражает не жесткую зависимость между явлениями. Кто-то очень подкован теоретически, но эмоциональный отклик на музыку слабый. Другой мало образован, но его «пробило» на эмоции. Такая связь называется случайной, стохастической. И это сфера статистики – науки, занимающейся не отдельными явлениями, а массовыми.

Итак, корреляция отражает не функциональную, а статистическую случайную связь между явлениями (переменными). Почему случайную? Потому что заранее не известно, кто и как из слушателей будет реагировать на музыку.

Но если статистический (массовый) расчет показал положительную корреляцию между образованностью и эмоциональным откликом, то это дает основания для важных выводов. Знание корреляционной связи позволяет предсказывать.

В данном примере мы с большой долей вероятности сможем утверждать, что из двух слушателей более эмоционально слушал тот, кто более образован. Это не будет однозначный вывод, ведь связь у нас не функциональная.

Это будет вывод статистический, вероятностный – мы всегда можем ошибиться. Но вероятность этой ошибки не велика и заранее известна. Она называется «уровень статистической значимости».

Как видим, без математики в этом вопросе все-таки не обойтись.

Коэффициент корреляции

В повседневной жизни, говоря о корреляции, например, успеха и затраченных усилий или ощущения счастья и материального достатка, мы опираемся на мифы, интуицию или досужие домыслы.

Эти величины трудно измерить, перевести на язык цифр потом строго доказать их взаимосвязи.

Но если мы имеем дело с явлениями, которые можно измерить, то здесь корреляцию можно рассчитать и получить коэффициент, который будет отражать силу и направление взаимосвязи.

Например, мы взяли группу из 20-ти человек и определили для каждого два параметра: возраст (посмотрели паспорт) и уровень оптимизма (провели психологический тестирование). Эти данные нужно занести в так называемую таблицу исходных данных и загрузить в статистическую программу. В итоге получим значение коэффициента корреляции. Не стоит пугаться этого числа, разгадать его тайны не так сложно.

Коэффициент корреляции может принимать численные значения в диапазоне от -1 до +1. Для анализа важны два показателя:

  • Знак коэффициента корреляции (положительный или отрицательный).
  • Абсолютное значение коэффициента корреляции (то есть, без учета знака, «по модулю»).

Отрицательная связь не значит плохая, положительная не значит хорошая

Если расчет корреляции между возрастом и оптимизмом среди испытуемых дал отрицательный показатель, это значит следующее: с годами растет оптимизм. То есть, чем выше возраст испытуемого, тем более оптимистично он смотрит на жизнь (мудрецы).

Но мы могли получить и обратный результат – отрицательную корреляцию между возрастом и оптимизмом. То есть, чем больше прожитых лет, тем меньше хорошего видится вокруг (скептики).

Если выборка подобрана правильно (репрезентативна), то она отражает ключевые особенности всех людей (или почти, например, живущих в большом городе).

Тогда, полученные коэффициенты корреляции, дают важную информацию. Ее можно использовать, например, при приеме на работу.

В случае положительной корреляции на должность менеджеров по продажам стоит брать людей постарше – они будут оптимистичны и доброжелательны.

Сила взаимосвязи – большая сила

Вы, наверное, уже догадались, что величина коэффициента корреляции отражает силу взаимосвязи между показателями. Чем больше численное значение по абсолютной величине (без учета знака), тем сила взаимосвязи больше.

Представим, что в нашей группе корреляция между возрастом и оптимизмом равна +1. Это значит, что, взяв любых двух человек из этой группы и узнав их возраст, мы точно сможем предсказать, кто из них более оптимистичен? Кстати, вы уже поняли кто? … Правильно, тот, кто старше.

А если корреляция равна -1, то в этой группе тот, кто моложе, более позитивно смотрит на мир. И это без всяких исключений! А вот если корреляция будет -0,9, значит в закономерности есть сбой – один или два человека в преклонных годах имеют высокий оптимизм. Они и нарушают общую закономерность и «снижают» коэффициент корреляции.

А теперь попробуйте сами объяснить, что значит, если коэффициент корреляции равен 0? Правильно, в этом случае никакой связи между переменными нет. Невозможно, зная возраст, предсказать позитивность взгляда на мир.

И, наоборот, нельзя, зная оптимизм двоих испытуемых, сказать, кто старше. Но и эту информацию можно использовать. При поиске оптимистов для работы в «отделе бесперспективных проектов» не стоит смотреть на возраст.

Вывод

Надеюсь, теперь термин «корреляция» вас не пугает. Уверен, что вы сможете отличить функциональную связь (движение мышки и курсора) и корреляционную (время тренировок и высота прыжка). Имейте в виду, что, когда в обыденной речи просто говорят о корреляции, то имеют в виду положительную и значимую (достаточно высокую) взаимосвязь.

Этих знаний вполне хватит, чтобы понимать других и самому к месту ввернуть этот термин. Для более глубокого изучения необходимо разобраться, какие бывают коэффициенты корреляции, как их рассчитывать, как интерпретировать результаты. Это может быть полезно студентам, при проведении эмпирических исследований по психологии или социологии; при написании дипломных и курсовых.

Корреляции в дипломах по психологии

Коэффициент корреляции Пирсона

Коэффициент корреляции Спирмена

Надеюсь, эта статья поможет вам написать работу по психологии самостоятельно. Если понадобится помощь, обращайтесь (все виды работ по психологии; статистические расчеты). Заказать

Источник: http://dip-psi.ru/korrelyatsiya

Поделиться:
Нет комментариев

    Добавить комментарий

    Ваш e-mail не будет опубликован. Все поля обязательны для заполнения.