Korelacja jest techniką statystyczną, która pokazuje jak silnie dwie zmienne są ze sobą powiązane lub stopień powiązania między nimi. Na przykład, jeśli mamy dane dotyczące wagi i wzrostu osób wyższych i niższych, wraz z korelacją między nimi, możemy dowiedzieć się, jak te dwie zmienne są ze sobą powiązane. Możemy również znaleźć korelację między tymi dwiema zmiennymi i powiedzieć, że ich waga jest pozytywnie związana z wysokością. Korelacja jest mierzona za pomocą współczynnika korelacji. Obliczenie współczynnika korelacji w programie SPSS jest bardzo proste. Przed obliczeniem korelacji w SPSS, powinniśmy mieć pewną podstawową wiedzę na temat korelacji. Współczynnik korelacji powinien zawsze zawierać się w przedziale od -1 do 1. Istnieją trzy rodzaje korelacji:
1. Korelacja dodatnia i ujemna: Kiedy jedna zmienna porusza się w tym samym kierunku, wtedy nazywa się to korelacją dodatnią. Kiedy jedna zmienna porusza się w kierunku dodatnim, a druga zmienna porusza się w kierunku ujemnym, wtedy mówi się o korelacji ujemnej.
2. Korelacja liniowa i nieliniowa lub krzywoliniowa: Kiedy obie zmienne zmieniają się w tym samym stosunku, są one znane jako w korelacji liniowej. Gdy obie zmienne nie zmieniają się w tym samym stosunku, wtedy mówi się, że są w curvi-linear correlation. Na przykład, jeżeli sprzedaż i wydatki poruszają się w tym samym stosunku, wtedy są w liniowej korelacji i jeżeli nie poruszają się w tym samym stosunku, wtedy są w curvi-liniowej korelacji.
3. Proste, częściowe i wielokrotne korelacje: Kiedy dwie zmienne w korelacji są brane do badania, wtedy jest to nazywane korelacją prostą. Kiedy jedna zmienna jest zmienną czynnikową i w odniesieniu do tej zmiennej czynnikowej, korelacja zmiennej jest rozważana, wtedy jest to korelacja częściowa. Kiedy wiele zmiennych jest rozważanych do korelacji, wtedy są one nazywane korelacjami wielokrotnymi.
Stopień korelacji
1. Idealna korelacja: Kiedy obie zmienne zmieniają się w tym samym stosunku, wtedy nazywa się to korelacją doskonałą.
2. Wysoki stopień korelacji: Kiedy zakres współczynnika korelacji jest powyżej .75, to jest nazywany wysokim stopniem korelacji.
3. Korelacja umiarkowana: Gdy współczynnik korelacji mieści się w przedziale od .50 do .75, nazywany jest umiarkowanym stopniem korelacji.
4. Niski stopień korelacji: Gdy współczynnik korelacji mieści się w przedziale od .25 do .50, nazywany jest niskim stopniem korelacji.
5. Brak korelacji: Kiedy współczynnik korelacji mieści się w przedziale od .0 do .25, oznacza to, że nie ma korelacji.
Istnieje wiele technik obliczania współczynnika korelacji, ale w korelacji w SPSS istnieją cztery metody obliczania współczynnika korelacji. Dla zmiennych ciągłych w korelacji w SPSS jest opcja w menu analizy, analiza dwuczynnikowa z korelacją Pearsona. Jeśli dane są uszeregowane w kolejności, to możemy użyć korelacji rang Spearmana. Opcja ta jest również dostępna w SPSS w menu analiz pod nazwą korelacja Spearmana. Jeśli dane są nominalne, to odpowiednimi testami korelacji są Phi, współczynnik kontyngencji i V Cramera. Możemy obliczyć tę wartość poprzez zapytanie SPSS w tabeli krzyżowej. Współczynnik Phi jest odpowiedni dla tabeli 2×2. Współczynnik C jest odpowiedni dla każdego rodzaju tabeli.
Badanie istotności korelacji:
Jak już obliczymy współczynnik korelacji, następnie określimy prawdopodobieństwo, że zaobserwowana korelacja wystąpiła przypadkowo. W tym celu musimy przeprowadzić test istotności. W testach istotności interesuje nas głównie określenie prawdopodobieństwa, że korelacja jest prawdziwa, a nie przypadkowa. W tym celu określamy hipotezę. Istnieją dwa rodzaje hipotez.
Hipoteza zerowa: W hipotezie zerowej zakładamy, że nie ma korelacji między dwiema zmiennymi.
Hipoteza alternatywna: W hipotezie alternatywnej zakładamy, że istnieje korelacja między zmiennymi.
Przed przystąpieniem do testowania hipotezy musimy określić poziom istotności. W większości przypadków przyjmuje się, że jest to 0,05 lub 0,01. Przy poziomie istotności 5% oznacza to, że przeprowadzamy test, w którym szanse na to, że korelacja jest przypadkowa są nie większe niż 5 na 100. Po określeniu poziomu istotności obliczamy wartość współczynnika korelacji. Wartość współczynnika korelacji jest określana przez znak 'r'.
Współczynnik determinacji:
Z pomocą współczynnika korelacji możemy określić współczynnik determinacji. Współczynnik determinacji to po prostu wariancja, która może być wyjaśniona przez zmienną X w zmiennej y. Jeśli weźmiemy kwadrat współczynnika korelacji, wtedy znajdziemy wartość współczynnika determinacji.
Aby uzyskać dalszą pomoc z korelacjami lub SPSS kliknij tutaj.
Więcej informacji na temat współczynnika determinacji można znaleźć tutaj.