Корреляционные методы

Введение

Корреляционные методы используются для изучения связи между переменными. Они часто применяются в исследованиях, где нужно определить, насколько одна переменная влияет на другую.

Коэффициент корреляции Пирсона

Пирсон разработал коэффициент корреляции, который измеряет линейную связь между двумя непрерывными нормально распределенными переменными. Обозначается буквой r и изменяется от -1 до 1.

  • -1 означает идеальную обратную связь.
  • 0 означает отсутствие связи.
  • 1 означает идеальную прямую связь.

Бисериальная и точечно-бисериальная корреляция

Эти методы используются, когда одна переменная непрерывна, а другая дискретна.

  • Бисериальная корреляция обозначается rbis и измеряет связь между непрерывной переменной и дискретной переменной, представленной в бинарной форме (например, "успех/неуспех").
  • Точечно-бисериальная корреляция обозначается rpbis и измеряет связь между непрерывной переменной и дискретной переменной, представленной в точной форме (например, число вопросов, на которые человек ответил правильно).

Ранговая корреляция

Ранговая корреляция используется для измерения связи между двумя переменными, которые не имеют нормального распределения или имеют уклоны на шкале данных. Обозначается греческой буквой ро и также изменяется от -1 до 1.

Множественная корреляция

Множественная корреляция используется для измерения связи между набором независимых переменных и одной зависимой переменной. Обозначается R и измеряет общую изменчивость зависимой переменной, которая обусловлена независимыми переменными.

Частная (парциальная) корреляция

Частная корреляция используется для измерения связи между двумя переменными при контроле влияния третьей переменной. Обозначается rxy.z и измеряет связь между x и y при контроле z.

Каноническая корреляция

Каноническая корреляция используется для измерения связи между двумя наборами переменных. Она рассчитывает несколько коэффициентов корреляции, которые показывают, как сильно переменные в одном наборе связаны с переменными в другом наборе.

Вывод

Корреляционные методы предоставляют мощные инструменты для изучения связи между переменными. Они могут помочь исследователям понять особенности взаимосвязи, определить степень влияния переменных друг на друга и сделать выводы о причинно-следственных связях.

Шаги по применению корреляционных методов:

  1. Определить переменные, которые необходимо коррелировать.
  2. Выбрать соответствующий метод корреляции в зависимости от типа переменных.
  3. Рассчитать коэффициент корреляции.
  4. Интерпретировать результаты, включая силу и направление связи.
  5. При необходимости контролировать влияние третьей переменной с помощью частной корреляции.

Ключевые особенности корреляционных методов

Коэффициент корреляции Пирсона

  • Измеряет линейную связь между двумя непрерывными нормально распределенными переменными.
  • Изменяется от -1 до 1.
  • Положительные значения указывают на прямую связь, а отрицательные - на обратную.

Бисериальная и точечно-бисериальная корреляция

  • Используются для измерения связи между непрерывной и дискретной переменной.
  • Бисериальная корреляция (rbis) для бинарной дискретной переменной.
  • Точечно-бисериальная корреляция (rpbis) для дискретной переменной с более чем двумя значениями.

Ранговая корреляция

  • Измеряет связь между переменными, которые не имеют нормального распределения или имеют уклоны на шкале данных.
  • Не требует допущения о нормальности распределения.

Множественная корреляция

  • Измеряет связь между набором независимых переменных и одной зависимой переменной.
  • Определяет общую изменчивость зависимой переменной, обусловленную независимыми переменными.

Частная (парциальная) корреляция

  • Измеряет связь между двумя переменными при контроле влияния третьей переменной.
  • Позволяет изолировать эффект конкретной переменной.

Каноническая корреляция

  • Измеряет связь между двумя наборами переменных.
  • Рассчитывает несколько коэффициентов корреляции, показывающих связь между переменными в разных наборах.