Koreliacija yra terminas, nurodantis ryšį tarp dviejų kintamųjų, kai stipri arba aukšta koreliacija reiškia, kad du ar daugiau kintamųjų turi tvirtą ryšį vienas su kitu, o silpna ar žema koreliacija reiškia, kad kintamieji yra sunkiai susijęs. Koreliacijos analizė yra šio ryšio stiprumo su turimais statistiniais duomenimis tyrimas.
Sociologai gali naudoti statistinė programinė įranga kaip SPSS, kad nustatytumėte ryšį tarp dviejų kintamųjų ir ar jis stiprus gali būti, o statistinis procesas pateiks koreliacijos koeficientą, kuris jums tai pasakys informacija.
Plačiausiai naudojamas koreliacijos koeficientas yra Pearsono r. Šioje analizėje daroma prielaida, kad du analizuojami kintamieji yra matuojami bent jau intervalinės skalės, tai reiškia, kad jie matuojami didėjančios vertės intervale. Koeficientas apskaičiuojamas imant dviejų kintamųjų kovarianciją ir padalijant ją iš jų kintamojo standartiniai nuokrypiai.
Suprasti koreliacijos analizės stiprumą
Koreliacijos koeficientai gali būti nuo -1.00 iki +1.00, kur -1.00 reikšmė yra tobula neigiama koreliacija, o tai reiškia, kad kaip vieno vertė kintamasis padidėja, kitas sumažėja, o reikšmė +1,00 reiškia puikų teigiamą santykį, tai reiškia, kad padidėjus vienam kintamajam vertė padidėja Kitas.
Tokios reikšmės, kaip signalas, reiškia tiesinį dviejų kintamųjų santykį, taigi, jei rezultatus nubraižysite grafike, tiesė, bet 0,00 reikšmė reiškia, kad tarp tiriamų kintamųjų nėra jokio ryšio ir jis būtų nubraižytas kaip atskiros eilutės visiškai.
Paimkite, pavyzdžiui, švietimo ir pajamų santykį, kuris parodytas pridedamame paveikslėlyje. Tai rodo, kad kuo daugiau išsilavinimo turi, tuo daugiau pinigų jie uždirbs dirbdami. Kitaip tariant, šie duomenys tai rodo išsilavinimas ir pajamos yra koreliuojamos ir kad tarp jų yra stiprus teigiamas ryšys - todėl, kad kyla išsilavinimas Taip pat yra ir pajamų, ir tarp švietimo ir turto yra panašus ryšys, koks yra gerai.
Statistinės koreliacijos analizės naudingumas
Panašios statistinės analizės yra naudingos, nes jos gali parodyti, kaip skirtingos tendencijos ar modeliai gali būti susiję visuomenėje, pavyzdžiui, nedarbas ir nusikalstamumas; ir jie gali paaiškinti, kaip patirtis ir socialinės savybės formuoja tai, kas vyksta žmogaus gyvenime. Koreliacijos analizė leidžia mums užtikrintai pasakyti, kad santykis egzistuoja arba neegzistuoja skirtingi modeliai ar kintamieji, tai leidžia mums numatyti rezultato tikimybę tarp gyventojų studijavo.
Neseniai atliktas vedybų ir išsilavinimo tyrimas nustatė tvirtą neigiamą ryšį tarp išsilavinimo lygio ir skyrybų lygio. Nacionalinio šeimos augimo tyrimo duomenys rodo, kad didėjant moterų išsilavinimo lygiui, skyrybų procentas nuo pirmųjų santuokų mažėja.
Vis dėlto svarbu nepamiršti, kad koreliacija nėra tas pats, kas priežastinis ryšys, taigi, nors tarp išsilavinimas ir skyrybų procentas, tai nebūtinai reiškia, kad skyrybų sumažėjimą tarp moterų lemia išsilavinimo kiekis gavo.