A pozitív korreláció két változó közötti közvetlen kapcsolatként definiálható, azaz amikor az egyik változó értéke nő, a másik értéke is nő. Ez a bejegyzés néhány példa segítségével magyarázza ezt a fogalmat a pszichológiában.
“A jégkrémfogyasztás (pint/fő) és a New York-i gyilkosságok száma pozitívan korrelál. Azaz, ahogy nő az egy főre jutó eladott fagylalt mennyisége, úgy nő a gyilkosságok száma is. Furcsa, de igaz!”
– Deborah J. Rumsey, Statistics For Dummies®
A pszichológia különböző módszereket használ kutatásaihoz, és ezek egyike bármely két változó közötti korreláció vizsgálata. A korreláció nem más, mint két változó közötti kapcsolat mértékének mérése. Grafikusan ábrázolható, hogy megmutassa a köztük lévő kapcsolatot.
Szívesen írna nekünk? Nos, jó írókat keresünk, akik szeretnék terjeszteni az igét. Vedd fel velünk a kapcsolatot, és beszélgetünk…
Munkálkodjunk együtt!
A korreláció két változó közötti kapcsolatot vizsgálja, és az együtthatója -1 és 1 között változhat. A pozitívba hajló kapcsolat nem más, mint pozitív korreláció. Értéke 0 és 1 között változhat. A pozitív korreláció azt jelenti, hogy a két változó között pozitív kapcsolat áll fenn, azaz amikor az egyik változó értéke nő, a másik változó értéke is nő, és ennek ellenkezője történik, amikor az egyik változó értéke csökken. A korrelációt számos területen használják, például a matematikában, a statisztikában, a közgazdaságtanban, a pszichológiában stb.
Vegyünk egy hipotetikus példát, ahol egy kutató két változó, nevezetesen “x” és “y” közötti kapcsolatot próbál vizsgálni. A példa segít megérteni, mi a pozitív korreláció.
Legyen ‘x’ egy diák által tanult órák száma, ‘y’ pedig egy tesztben elért pontszáma (maximális pontszám: 120). A kutató kiválaszt 20 tanulót egy osztályból, és feljegyzi, hogy hány órát tanultak a tesztre. A kutató ezután feljegyzi a diákok által a teszten elért pontszámokat. Megpróbáljuk összehasonlítani az összefüggést a tanuló által a tanulásra fordított órák száma és a megfelelő pontszáma között.
► Az adott adat két változóból áll: “x” és “y”. A kutató 20 megfigyelést rögzített. Ezeket a pontokat egy grafikonon ábrázoljuk.
► A pontok grafikonon való ábrázolása után egy szórásdiagramot kapunk. A szórásdiagram jelzi a tendenciát, és megmutatja, hogy a korreláció pozitív vagy negatív.
► A felfelé mutató tendencia általában pozitív korrelációt jelez, másrészt a lefelé mutató tendencia általában negatív korrelációt jelez. A kapcsolat mértéke azonban minden alkalommal eltérő. Így a szórásdiagram segít szemléltetni a korrelációt.
► A pszichológiában a korreláció hasznos lehet a viselkedési minták tanulmányozásában. Ha például azt szeretnénk tanulmányozni, hogy azok a diákok, akik depressziósak, megbuknak-e a vizsgákon, vagy rosszul teljesítenek-e, akkor ábrázolhatjuk a megfigyeléseinket, és tanulmányozhatjuk a köztük lévő összefüggést. Ha pozitív összefüggés van, az azt jelenti, hogy a depressziós diákok hajlamosabbak megbukni a vizsgákon.”
Az adatok grafikus ábrázolása: Szórásdiagram
Mit figyelünk meg?
Szívesen írnál nekünk? Nos, jó írókat keresünk, akik szeretnék terjeszteni az igét. Vedd fel velünk a kapcsolatot, és megbeszéljük…
Munkálkodjunk együtt!
► A pontok grafikonon való ábrázolása után észrevehetjük a szórásdiagram emelkedő/emelkedő tendenciáját. Ez azt jelzi, hogy az “x” változó értékének növekedésével az “y” értéke is növekszik. Ez tehát azt jelzi, hogy azok a diákok, akik több órát tanultak, jobb eredményt értek el a tesztben.
► Ennek a felmérési módszernek azonban megvannak a maga korlátai. Ez az adat egy osztály 20 különböző IQ-szintű diákjának statisztikáján alapul. Bár az itt megfigyelt tendencia pozitív, nagy az esélye annak, hogy az adott diák IQ-szintje is fontos hozzájáruló tényező lehet. Az a következtetés, hogy minél több órát tanulsz, annál jobb az eredmény, igaz lehet, ha feltételezzük, hogy az összes diák IQ-szintje átlagosan hasonló. Vannak azonban más változók is, amelyeket nem lehet kizárni, például a diákok koncentrációs szintje, amelyek befolyásolhatják a pontszámokat.
Példák a pozitív korrelációra a való életben
► Ha többet sétálok, több kalóriát égetek el.
► A vállalat növekedésével nő a vállalat részvényeinek piaci értéke.
► Ha nő a kereslet, nő a termék ára (azonos kínálati szint mellett).
► Ha többet tanulsz, magas pontszámot érsz el a vizsgákon.
► Ha többet fizetsz az alkalmazottaidnak, motiváltabbak lesznek a jobb teljesítményre.
► Az egészségtelen ételek fogyasztásának növekedésével nő az elhízás.
► Ha többet meditálsz, nő a koncentrációs szinted.
► Azok a párok, akik több időt töltenek együtt, egészségesebb és tartósabb kapcsolatban élnek.
Meg kell jegyezni, hogy az összefüggés nem jelent ok-okozati összefüggést. A közvetlen kapcsolat vagy pozitív kapcsolat nem jelenti azt, hogy ezek egymás okai és következményei. A két változó közötti korreláció segíti a kutatót a köztük lévő kapcsolat meghatározásában. A statisztikai adatok azonban egy mintán alapulnak, és ezért néha félrevezető eredményekhez vezethetnek. Az erős pozitív korreláció nem jelenti azt, hogy feltétlenül kapcsolat áll fenn közöttük; ez egy ismeretlen külső változónak is betudható. Ezért a kutatóknak óvatosnak kell lenniük a statisztikai adatokkal, amikor következtetéseket vonnak le.