Korelasyon analizi yöntemi: bir örnek. Korelasyon analizi ...
Bilimsel araştırmalardadeğişken ve elde edilen faktör arasındaki bağlantıyı bulmak için bir ihtiyaç (cinsiyet, yaş, kalp atış hızı ve vücut sıcaklığı, vs. göre homojen gruplarda insan herhangi kültürü ve çökeltme, boy ve ağırlık) elde edilmiştir.
İkincisi, onlarla ilişkili olanların değişimine katkıda bulunan işaretlerdir (ilk).
Korelasyon analizi kavramı
Terimin birçok tanımı vardır. Araştırmacı bunları ölçebilmek ise, iki veya daha fazla değişken istatistiksel anlamlılık hakkında hipotezi test, bunlarla kullanılan bir yöntemdir değişmez - Yukarıda dayanarak, korelasyon analizi söyleyebiliriz.
Başka tanımları varkavramlar. Korelasyon analizi, değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarını incelemekten oluşan istatistiksel verilerin işlenmesi için bir yöntemdir. Bu, aralarındaki istatistiksel ilişkileri kurmak için bir çift veya bir dizi karakter kümesi arasındaki korelasyon katsayılarını karşılaştırır. Korelasyon analizi, rasgele değişkenler arasındaki bir istatistiksel bağımlılığın, bir rastgele değişkenin dinamiklerinin diğerinin matematiksel beklentisinin dinamizmine yol açtığı, sıkı bir işlevsel karakterin isteğe bağlı varlığıyla çalışmak için bir yöntemdir.
Korelasyonun yanlışlık kavramı
Bir korelasyon analizi yapılırken,Birbirleriyle ilişkili olarak genellikle saçma olan herhangi bir karakter kümesi ile ilgili olarak gerçekleştirilebileceğini dikkate alınız. Bazen birbirleriyle nedensel ilişkileri yoktur.
Bu durumda, yanlış bir korelasyondan bahsederler.
Korelasyon analizi problemleri
Yukarıdaki tanımlara göre yapabilirsiniztarif edilen yöntemin aşağıdaki görevlerini formüle etmek: bilinmeyen değişkenlerden biri hakkında diğeri ile bilgi elde etmek; Çalışılan değişkenler arasındaki ilişkinin sıkılığını belirler.
Korelasyon analizi, incelenen özellikler arasındaki ilişkinin belirlenmesini içerir ve bu nedenle korelasyon analizi görevleri aşağıdakiler ile desteklenebilir:
- sonuç üzerinde en büyük etkiye sahip olan faktörlerin belirlenmesi;
- Daha önce açıklanamayan nedenlerin tanımlanması;
- parametrik analiz ile bir korelasyon modelinin oluşturulması;
- İletişim parametrelerinin önemini ve aralık tahminlerini inceler.
Korelasyon analizi ve regresyon arasındaki korelasyon
Kullanım şartları
Etkili faktörler birine bağlıçeşitli faktörler. Korelasyon analizi yöntemi, üretkenlik ve faktör göstergelerinin (faktörler) büyüklüğü hakkında çok sayıda gözlem varsa ve çalışılan faktörler niceliksel olmalı ve spesifik kaynaklarda yansıtılmalıdır. Birincisi normal yasa ile belirlenebilir - bu durumda Pearson korelasyon katsayıları korelasyon analizinin sonucudur veya işaretler bu yasaya uymazsa Spearman sıra korelasyon katsayısı kullanılır.
Korelasyon analizi faktörlerinin seçimi için kurallar
Bu yöntemi uygularken gerekliPerformans göstergelerini etkileyen faktörleri belirler. Göstergeler arasında nedenselliğin bulunması gerektiği dikkate alınarak seçilmiştir. çok faktörlü bir korelasyon modeli halinde elde edilen gösterge üzerinde önemli bir etkiye sahip olanlar, korelasyon modelinde fazla 0.85 korelasyon katsayısı ile eşleştirilmiş bağımlı faktör etkili parametre ile iletişim düz olmayan olduğu gibi hem tercih içermez seçilen veya fonksiyonel karakter.
Sonuçları Göster
Korelasyon analizinin sonuçları metin ve grafik formlarında sunulabilir. Birinci durumda, bir korelasyon katsayısı olarak temsil edilirler, ikincide - dağılım diyagramı şeklinde.
Noktanın parametreleri arasında korelasyon yoksadiyagramda düzensiz olarak yer alır, ortalama iletişim derecesi, daha büyük bir dereceye kadar sıralama ile karakterize edilir ve medyandan işaretlenmiş işaretlerin az çok tekdüze uzaklığı ile karakterize edilir. Güçlü bir bağlantı düz bir çizgiye yönelir ve r = 1 için bir nokta çizelgesi eşit bir çizgidir. Ters korelasyon, grafiğin sol üstünden sağ alt köşesine, sol alttan sağ üst köşeye doğru olan düz çizgiden farklıdır.
Dağılımın (saçılma) diyagramının üç boyutlu gösterimi
Dağılım şemasının geleneksel 2D temsiline ek olarak, korelasyon analizinin grafiksel gösteriminin bir 3D haritası halihazırda kullanılmaktadır.
Saçılma şemasının bir matrisi de kullanılır.Bu, matrix formatında bir şekilde tüm eşleştirilmiş grafikleri gösterir. N değişkenler için matris, n satır ve n sütunu içerir. I-inci sırasının ve j-inci kolonunun kesişim noktasında bulunan şema Xj ile karşılaştırıldığında Xi değişkenlerinin bir grafiğidir. Böylece, her sıra ve sütun bir boyuttur, tek bir hücre iki boyuttan bir dağılım diyagramı gösterir.
İletişimin sıkılığını tahmin etme
Korelasyon ilişkisinin sıkılığıkorelasyon katsayısı (r): kuvvetli - r = 0.7 ± 1 ± ortalama - r = 0,3 ±, zayıf 0.699 ± -: r = 0 0.299 ±. Bu sınıflandırma katı değildir. Şekil biraz farklı bir şema göstermektedir.
Korelasyon analizi yönteminin uygulanmasına bir örnek
İngiltere'de, meraklı bir çalışma yapıldı. Akciğer kanseri ile sigara içme ilişkisine ayrılmıştır ve korelasyon analizi ile gerçekleştirilmiştir. Bu gözlem aşağıda sunulmuştur.
Profesyonel grup | sigara içme | ölüm oranı |
Çiftçiler, ormancılar ve balıkçılar | 77 | 84 |
Madenciler ve taş ocağı çalışanları | 137 | 116 |
Gaz, kok ve kimyasal madde üreticileri | 117 | 123 |
Cam ve seramik üreticileri | 94 | 128 |
Fırınlar, dövme, döküm ve hadde fabrikaları çalışanları | 116 | 155 |
Elektrik mühendisliği ve elektronik işçileri | 102 | 101 |
Mühendislik ve ilgili meslekler | 111 | 118 |
Ağaç işleri | 93 | 113 |
Deri ürünler | 88 | 104 |
Tekstil işçileri | 102 | 88 |
İş kıyafetleri üreticileri | 91 | 104 |
Yiyecek, içecek ve tütün çalışanları | 104 | 129 |
Kağıt ve baskı üreticileri | 107 | 86 |
Diğer ürünlerin üreticileri | 112 | 96 |
inşaatçılar | 113 | 144 |
Sanatçılar ve Dekoratörler | 110 | 139 |
Sabit motor, vinç vb. | 125 | 113 |
İşçiler başka yerde yer almıyor | 133 | 146 |
Ulaştırma ve İletişim İşçileri | 115 | 128 |
Depo işçileri, depo satıcıları, dolum makineleri işçileri ve işçileri | 105 | 115 |
Büro çalışanları | 87 | 79 |
satıcılar | 91 | 85 |
Spor ve rekreasyon hizmeti çalışanları | 100 | 120 |
Yöneticiler ve yöneticiler | 76 | 60 |
Profesyoneller, teknisyenler ve sanatçılar | 66 | 51 |
Korelasyon analizine başladık. Çözüm, bir dağılım diyagramı (yayılım) oluşturduğumuz grafiksel yöntemle netlik sağlamak için daha iyi olacaktır.
Doğrudan bağlantı gösterir. Ancak, sadece grafik yöntemine dayanarak, kesin bir sonuç çıkarmak zordur. Bu nedenle, korelasyon analizini yapmaya devam ediyoruz. Korelasyon katsayısının hesaplanması için bir örnek aşağıda sunulmuştur.
Yazılımı kullanma (örneğin, MSExcel aşağıda açıklanacaktır), çalışılan parametreler arasında güçlü bir ilişki anlamına gelen korelasyon katsayısını, 0.716'dır. Elde edilen değerin istatistiksel güvenilirliğini, ilgili tablodan belirliyoruz, ki bunlardan 25 çift değer elde etmemiz gerekiyor, bu da 23 sonuç veriyor ve bu satırdaki tabloda p = 0.01 için kritik buluyoruz (çünkü bu tıbbi veriler, daha titizdir) Kalan durumlarda, bir korelasyon analizi için 0.51 olan p = 0.05). Örnek, r'nin kritik değerden büyük olduğunu gösterdi, korelasyon katsayısının değeri istatistiksel olarak güvenilir kabul edildi.
Bir korelasyon analizi yürütmede yazılım kullanımı
Açıklanan istatistiksel veri işleme türüyazılım, özellikle MS Excel kullanılarak gerçekleştirilebilir. Excel'deki korelasyon analizi, aşağıdaki parametrelerin fonksiyonlarını kullanarak hesaplanmasını içerir:
1. Korelasyon katsayısı CORREL işlevi kullanılarak belirlenir (dizi1, dizi2). Array1,2, üretken ve faktör değişkenlerinin değer aralığının bir hücresidir.
Doğrusal korelasyon katsayısına Pearson korelasyon katsayısı da denir ve bu nedenle Excel 2007'den başlayarak, PEARSON işlevini aynı dizilerle kullanabilirsiniz.
Excel'deki korelasyon analizinin grafiksel gösterimi, "Nokta şeması" seçimiyle "Diyagramlar" paneli kullanılarak yapılır.
İlk verileri belirttikten sonra, bir grafik elde ederiz.
2. Student t-testi kullanılarak çift korelasyon katsayısının öneminin değerlendirilmesi. T-testinin hesaplanan değeri tablo (kritik) değeriyle karşılaştırılırBu göstergenin, belirli bir anlamlılık düzeyini ve serbestlik derecelerinin sayısını dikkate alarak, dikkate alınan parametrenin karşılık gelen değer tablosundan göstermesi. Bu değerlendirme, TIRE işlevi (olasılık, derece_frekans) kullanılarak gerçekleştirilir.
3. Çift korelasyon katsayıları matrisi. Analiz, "Korelasyon" un seçildiği "Veri analizi" aracı kullanılarak gerçekleştirilir. Çift korelasyon katsayılarının istatistiksel değerlendirmesi, mutlak değeri tablo (kritik) değeri ile karşılaştırılırken gerçekleştirilir. Eğer hesaplanan çift bağıntı katsayısı bu kritik değerin üzerine çıkarsa, belli bir olasılık derecesi ile, doğrusal bağlantının önemi hakkındaki sıfır hipotezinin reddedilmediğini söyleyebiliriz.
Sonuç olarak
Bilimsel araştırma yönteminde kullanımKorelasyon analizi, çeşitli faktörler ve performans göstergeleri arasındaki ilişkiyi belirlemenize olanak tanır. Bu durumda, bir saçma çiftinden veya bir veri setinden yüksek bir korelasyon katsayısının elde edilebileceğini hesaba katmak gerekir ve bu tür bir analiz, yeterince büyük bir veri setinde gerçekleştirilmelidir.
R'nin hesaplanan değerini aldıktan sonra,Belirli bir değerin istatistiksel kesinliğini doğrulamak için kritik ile karşılaştırmak istenebilir. Korelasyon analizi, formüller kullanılarak veya yazılım araçlarının yardımıyla, özellikle MS Excel'de manuel olarak gerçekleştirilebilir. Burada, incelenen korelasyon analizi faktörleri ve sonuçta oluşan özellik arasındaki ilişkiyi görselleştirmek amacıyla bir dağılım (saçılma) diyagramı oluşturmak da mümkündür.
