Կորելացիայի վերլուծությունը փորձում է պարզել, թե արդյոք կա որևէ կապ հարաբերություն մեկ նմուշի երկու արժեքների կամ երկու տարբեր նմուշների միջև: Եթե կապ է հայտնաբերվել, ապա անհրաժեշտ է պարզել, արդյոք այն ուղեկցվում է որևէ մեկի ցուցիչի աճով կամ մեկ այլ ցուցանիշի աճով:
Հրահանգներ
Քայլ 1
Որոշեք, թե որ ցուցանիշների միջեւ է անհրաժեշտ փոխկապակցվածության վերլուծություն իրականացնելու համար: Այնուամենայնիվ, հիշեք, որ դա կօգնի ձեզ որոշել, արդյոք հնարավոր է կանխատեսել մի արժեքի որոշակի արժեքներ ՝ իմանալով մեկ այլ մեծության չափը: Այդ նպատակով դուք կարող եք օգտագործել 2 տարբեր մեթոդներ. R գործակցի (Brave-Pearson) հաշվարկման պարամետրական մեթոդը և rs (Spearman- ի շարքերը) փոխկապակցվածության գործակցի որոշումը, որը կիրառվում է շարքային տվյալների վրա և ոչ պարամետրիկ է:
Քայլ 2
Որոշեք փոխկապակցման գործակիցը `արժեք, որը կարող է տատանվել մեկից -1: Ավելին, դրական հարաբերակցության դեպքում այդ գործակիցը հավասար կլինի գումարած մեկին, իսկ բացասական փոխկապակցման դեպքում `մինուս մեկին: Կարող եք գծագրել այն արժեքների համապատասխանությունը, որոնք ցանկանում եք վերլուծել: Դրա վրա դուք կստանաք որոշակի ուղիղ գիծ, որն անցնում է այդ արժեքների յուրաքանչյուր զույգի ցուցիչների խաչմերուկի կետերով: Իր հերթին, եթե այդ կետերը (արտացոլող արժեքները) չեն շարվում ուղիղ գծով և կազմում են «ամպ», ապա բացարձակ արժեքով փոխկապակցման գործակիցը մեկից պակաս կլինի, և քանի որ այս ամպը կլորացվում է, այն կմոտենա զրոյի: Եթե փոխկապակցման գործակիցը հավասար է 0-ի, դա նշանակում է, որ երկու փոփոխականներն էլ միմյանցից ամբողջովին անկախ են:
Քայլ 3
Եզրակացություններ արեք փոփոխականների միջև հարաբերությունների մասին: Միևնույն ժամանակ, մեծ ուշադրություն դարձրեք նմուշի չափին. Որքան մեծ է, այնքան ավելի հուսալի կլինի ստացված փոխկապակցվածության վերլուծության գործակցի արժեքը: Կան հատուկ աղյուսակներ, որոնք պարունակում են փոխկապակցման գործակիցի կրիտիկական արժեքները ըստ Brave-Pearson- ի և Spearman- ի: Այս ցուցանիշները կարող են օգտագործվել ազատության տարբեր քանակի աստիճաններ որոշելու համար (այն հավասար է զույգերի մինուս երկու-ի): Միայն այն դեպքում, երբ փոխկապակցման գործակիցները մեծ են այս կրիտիկական արժեքներից, դրանք կհամարվեն հուսալի:
