Co je korelace?
Znáte pojem korelace? Víte do jakého patří? Korelace je měřítkem toho, jak se společně mění dvě číselné proměnné. Dokonalá kladná korelace znamená, že s růstem jedné proměnné (např. hodnoty akcií nebo bydlení) roste i druhá proměnná.
Dokonalá záporná korelace znamená, že když jedna proměnná roste (např. hodnota akcií nebo bydlení), druhá proměnná klesá. Pokud dvě proměnné nejsou korelované, znamená to, že mezi nimi neexistuje lineární vztah a jejich hodnoty se mohou měnit nezávisle na sobě.
Koeficient korelace se často vyjadřuje pomocí r nebo ρ, ačkoli se pro vyjádření korelace používají i jiné hodnoty (např. phi). Vzorec pro výpočet korelačního koeficientu závisí na tom, jaký typ dat máte k dispozici - numerická versus kategorická - a zda zkoumáte korelace v rámci vzorků nebo mezi vzorky z různých populací.
Ve statistice je korelační koeficient číslo mezi -1 a 1, které měří, jak úzce spolu dvě náhodné proměnné souvisejí. Koeficienty, které se pohybují mezi 0 a 1, označují slabé vztahy; koeficienty blížící se 0 označují žádný vztah, zatímco koeficienty blízké 1 označují silné vztahy mezi dvěma proměnnými.
Způsob měření korelace
Nejběžnějším způsobem měření korelace je pearsonův součinový koeficient (známý také jako "pearsonovo r"), který měří sílu a směr lineárního vztahu mezi dvěma proměnnými. Ve statistické a společenskovědní literatuře se označuje r.
Další běžnou mírou korelace pro použití na binárních datech (tj. datech sestávajících pouze ze dvou možných výsledků) je koeficient phi (φ) nebo cramerovo V, který měří sílu a směr nelineárního vztahu mezi dvěma binárními proměnnými. Jeho hodnota se pohybuje od 0 do 1, ale v případě potřeby ji lze převést na hodnotu r.
Použití korelace
Korelace se často používá k odvození kauzality mezi dvěma proměnnými. Existuje však několik důvodů, proč korelace neznamená kauzalitu
Pro Dudlu napsala: Marcela Kalousová