Korelacja jest terminem odnoszącym się do siły związku między dwiema zmiennymi, gdzie silna lub wysoka korelacja oznacza, że dwie lub więcej zmiennych ma ze sobą silną relację, podczas gdy słaba lub niska korelacja oznacza, że zmienne prawie nie występują związane z. Analiza korelacji to proces badania siły tego związku z dostępnymi danymi statystycznymi.
Socjologowie mogą korzystać oprogramowanie statystyczne jak SPSS w celu ustalenia, czy istnieje relacja między dwiema zmiennymi i jak silna może być, a proces statystyczny wytworzy współczynnik korelacji, który ci to powie Informacja.
Najczęściej stosowany typ Współczynnik korelacji jest Pearson r. Ta analiza zakłada, że dwie analizowane zmienne są mierzone co najmniej skale interwałowe, co oznacza, że są mierzone w zakresie rosnącej wartości. Współczynnik oblicza się, biorąc kowariancję dwóch zmiennych i dzieląc ją przez iloczyn ich odchylenia standardowe.
Zrozumienie analizy siły korelacji
Współczynniki korelacji mogą wynosić od -1,00 do +1,00, gdzie wartość -1,00 reprezentuje idealną korelację ujemną, co oznacza, że jako wartość jednego zmienna rośnie, druga maleje, a wartość +1.00 reprezentuje idealną relację pozytywną, co oznacza, że wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej rośnie inny.
Wartości takie jak te sygnalizują idealnie liniową zależność między dwiema zmiennymi, więc jeśli wykreślisz wyniki na wykresie, to zrobi to linia prosta, ale wartość 0,00 oznacza, że nie ma związku między testowanymi zmiennymi i byłaby wykreślona jako osobne linie całkowicie.
Weźmy na przykład związek między wykształceniem a dochodami, co pokazano na załączonym obrazie. To pokazuje, że im więcej masz wykształcenia, tym więcej pieniędzy zarobisz w pracy. Innymi słowy, te dane to pokazują edukacja i dochód są skorelowane i istnieje silna pozytywna korelacja między nimi - wraz ze wzrostem wykształcenia, tak również dochód, i taki sam rodzaj korelacji występuje między edukacją a bogactwem dobrze.
Przydatność analiz korelacji statystycznej
Takie analizy statystyczne są przydatne, ponieważ mogą pokazać nam, w jaki sposób można powiązać różne trendy lub wzorce w społeczeństwie, na przykład bezrobocie i przestępczość; i mogą rzucić światło na to, jak doświadczenia i cechy społeczne kształtują to, co dzieje się w życiu człowieka. Analiza korelacji pozwala nam z pewnością stwierdzić, że związek istnieje lub nie istnieje między nimi różne wzorce lub zmienne, które pozwalają przewidzieć prawdopodobieństwo wyniku wśród populacji badane.
Ostatnie badania nad małżeństwem i edukacją wykazały silną negatywną korelację między poziomem wykształcenia a liczbą rozwodów. Dane z National Survey of Family Growth pokazują, że wraz ze wzrostem poziomu wykształcenia wśród kobiet zmniejsza się wskaźnik rozwodów dla pierwszych małżeństw.
Należy jednak pamiętać, że korelacja nie jest tym samym, co związek przyczynowy, więc chociaż istnieje silna korelacja między wykształcenie i wskaźnik rozwodów, co niekoniecznie oznacza spadek liczby rozwodów wśród kobiet spowodowany ilością wykształcenia Odebrane.