Pozitivna korelacija vs negativna korelacija
Korelacija je merilo moči razmerja med dvema spremenljivkama. Korelacijski koeficient kvantificira stopnjo spremembe ene spremenljivke na podlagi spremembe druge spremenljivke. V statistiki je korelacija povezana s konceptom odvisnosti, ki je statistično razmerje med dvema spremenljivkama.
Pearsonov korelacijski koeficient ali Pearsonov korelacijski koeficient Product-Moment ali preprosto korelacijski koeficient dobimo z naslednjimi formulami.
Za prebivalstvo:
Za vzorec:
in naslednji izraz je enakovreden zgornjemu izrazu.
in
so standardni rezultati X oziroma Y.
je srednja vrednost in s X in s Y sta standardni odkloni X in Y.
Pearsonov korelacijski koeficient (ali samo korelacijski koeficient) je najpogosteje uporabljen korelacijski koeficient in velja samo za linearno razmerje med spremenljivkami. r je vrednost med -1 in 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Če je r = 0, razmerje ne obstaja in če je r ≥ 0, je razmerje neposredno sorazmerno in vrednost ene spremenljivke narašča z drugo. Če je r ≤ 0, se ena spremenljivka zmanjšuje z naraščanjem druge in obratno.
Zaradi pogoja linearnosti lahko s korelacijskim koeficientom r ugotovimo tudi prisotnost linearnega razmerja med spremenljivkami.
Kakšna je razlika med pozitivno in negativno korelacijo?
• Ko obstaja pozitivna korelacija (r> 0) med dvema naključnima spremenljivkama, se ena spremenljivka premakne sorazmerno z drugo spremenljivko. Če se ena spremenljivka poveča, se druga poveča. Če se ena spremenljivka zmanjša, se zmanjša tudi druga.
• Ko obstaja negativna korelacija (r <0) med obema naključnima spremenljivkama, se spremenljivke premikajo nasprotno. Če se ena spremenljivka poveča, se druga zmanjša in obratno.
• Črta, ki se približuje pozitivni korelaciji, ima pozitiven gradient, črta, ki se približuje negativni korelaciji, pa negativni gradient.
