İçerik
İstatistiklerde değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkilerini ölçmek için farklı korelasyon türleri kullanılır. Örneğin, iki değişken kullanarak - lise sınıf rütbesi ve kolej not ortalaması - bir gözlemci, ortalamanın üzerinde bir lise rütbesine sahip öğrencilerin tipik olarak ortalamanın üzerinde bir kolej not ortalaması elde etmeleri arasında bir ilişki kurabilir. Korelasyonlar ayrıca ilişkinin gücünü ve değişkenler arasındaki korelasyonun pozitif mi yoksa negatif mi olduğunu da ölçer. Gerçekleştirilen korelasyon tipi değişkenlerin sayısal olmadığına veya sıcaklık gibi aralık verilerinin olmasına bağlıdır.
Pearson çarpım moment moment korelasyonu
Pearson Ürün Moment Korelasyonu, matematiksel istatistik disiplininin kurucusu Karl Pearson'dan sonra seçildi. İki değişken arasındaki ilişkinin sabit olmalarına bağlı olduğu anlamına gelen basit bir doğrusal korelasyon olduğu düşünülmektedir. Pearson, denklemdeki r harfi ile temsil edilen bir korelasyonun gücünü ölçmek için aralık verileriyle birlikte kullanılır. Bu korelasyon ayrıca ilişkinin pozitif mi yoksa negatif mi olduğunu da gösterir; +1 ile -1 arasında sayılan değerlerle temsil edilir. R değeri yaklaştıkça -1,00 veya +1,00, korelasyon daha güçlü olur. R değeri ne kadar yaklaşırsa, korelasyon o kadar zayıf olur. Örneğin, r = -90 veya .90'a eşitse, -.09 veya .9'dan daha güçlü bir ilişki olduğunu gösterir.
Spearmans Sıra Korelasyonu
Spearmans Rank Correlation, istatistikçi Charles Edward Spearman'dan sonra seçildi. Spearmans denklemi basittir ve daha az kesin olmasına rağmen, Pearson yerine istatistiklerde sıklıkla kullanılmaktadır. Sosyal bilimciler ayrıca, etnik köken veya cinsiyet gibi nitel veriler ile işlenen suç sayısı gibi nicel veriler arasındaki korelasyonu tanımlamak için Spearmans'ı kullanabilirler. Korelasyon daha sonra kabul edilen veya reddedilen bir boş hipotez kullanılarak hesaplanır. Boş bir hipotez normalde cevaplanması gereken bir sorudan oluşur; örneğin, işlenen suç sayısının erkekler ve kadınlar için aynı olup olmadığı.
Kendall Rank Korelasyonu
İngiliz istatistikçi Maurice Kendall için adlandırılan Kendall Rank Korelasyonu, iki rastgele değişkenin kümeleri arasındaki bağımlılığın gücünü ölçer. Kendall, bir Spearman’ın Korelasyonu sıfır hipotezini reddettiğinde istatistiksel analiz için kullanılabilir. Bir değişkenin değeri düştüğünde ve diğer değişkenin değeri arttığında bir korelasyon elde edilir; bu korelasyona uyumsuz çiftler denir. Her iki değişken de aynı anda arttığında, uyumlu bir çift olarak adlandırılan bir korelasyon da oluşabilir.