Pozytywna korelacja może być zdefiniowana jako bezpośredni związek między dwiema zmiennymi, tj. gdy wartość jednej zmiennej wzrasta, wartość drugiej wzrasta również. Ten post wyjaśnia to pojęcie w psychologii, z pomocą kilku przykładów.
„Spożycie lodów (pinty na osobę) i liczba morderstw w Nowym Jorku są dodatnio skorelowane. Oznacza to, że wraz ze wzrostem ilości lodów sprzedawanych na osobę, wzrasta liczba morderstw. Dziwne, ale prawdziwe!”
– Deborah J. Rumsey, Statistics For Dummies®
Psychologia wykorzystuje różne metody do swoich badań, a jedną z nich jest badanie korelacji między dowolnymi dwiema zmiennymi. Korelacja to nic innego jak miara stopnia zależności między dwiema zmiennymi. Może być wykreślona graficznie, aby pokazać związek między nimi.
Chciałbyś dla nas pisać? Cóż, szukamy dobrych pisarzy, którzy chcą rozpowszechniać informacje. Skontaktuj się z nami, a porozmawiamy…
Pracujmy razem!
Korelacja bada związek między dwiema zmiennymi, a jej współczynnik może wynosić od -1 do 1. Dodatnio nachylona relacja to nic innego jak korelacja dodatnia. Jej wartość może się wahać od 0 do 1. Korelacja dodatnia oznacza, że istnieje dodatnia zależność między dwiema zmiennymi, tzn. gdy wartość jednej zmiennej wzrasta, wartość drugiej zmiennej również wzrasta, a odwrotnie dzieje się, gdy wartość jednej zmiennej maleje. Korelacja jest wykorzystywana w wielu dziedzinach, takich jak matematyka, statystyka, ekonomia, psychologia itp.
Przyjmijmy hipotetyczny przykład, w którym badacz próbuje zbadać związek między dwiema zmiennymi, a mianowicie „x” i „y”. Przykład ten pomoże zrozumieć, czym jest korelacja dodatnia.
Niech „x” będzie liczbą godzin, które student studiował, a „y” jego wynikiem w teście (maksymalna liczba punktów: 120). Badacz wybiera 20 uczniów z klasy i zapisuje liczbę godzin, które uczyli się do testu. Następnie badacz zapisuje oceny uzyskane przez uczniów w teście. Próbujemy porównać zależność między liczbą godzin, które uczeń poświęcił na naukę, a odpowiadającą jej oceną.
► Dane dotyczą dwóch zmiennych „x” i „y”. Jest 20 obserwacji zarejestrowanych przez badacza. Punkty te naniesiemy na wykres.
► Po naniesieniu punktów na wykres otrzymujemy wykres rozrzutu. Wykres rozrzutu wskazuje trend i pokazuje czy korelacja jest dodatnia czy ujemna.
► Trend wzrostowy zazwyczaj wskazuje na korelację dodatnią, a z drugiej strony trend spadkowy zazwyczaj wskazuje na korelację ujemną. Stopień zależności będzie jednak za każdym razem inny. Tak więc, wykres rozrzutu pomaga nam wizualizować korelację.
► W psychologii, korelacja może być pomocna w badaniu wzorców zachowań. Na przykład, jeśli chcesz zbadać, czy ci studenci, którzy są w depresji, nie zdają egzaminów lub słabo punktują, możesz wykreślić swoje obserwacje i zbadać związek między nimi. Jeśli istnieje pozytywny związek, oznacza to, że studenci z depresją są bardziej podatni na niepowodzenia w egzaminach.
Graficzna reprezentacja danych: Scatter Diagram
What Do We Observe?
Czy chciałbyś dla nas pisać? Cóż, szukamy dobrych pisarzy, którzy chcą szerzyć słowo. Skontaktuj się z nami, a porozmawiamy…
Pracujmy razem!
► Po naniesieniu punktów na wykres, możemy zauważyć tendencję wzrostową wykresu rozrzutu. Wskazuje to, że wraz ze wzrostem wartości zmiennej „x”, wzrasta również wartość zmiennej „y”. Zatem wskazuje to, że studenci, którzy poświęcili więcej godzin na naukę, uzyskali lepsze wyniki w teście.
► Jednakże ta metoda badania ma swoje ograniczenia. Dane te są oparte na statystykach 20 uczniów w klasie o różnych poziomach IQ. Chociaż zaobserwowany trend jest pozytywny, istnieją duże szanse, że poziom IQ tego ucznia może również odgrywać ważną rolę. Wnioskowanie, że więcej godzin nauki, lepszy wynik, może być prawdziwe, jeśli zakłada się, że poziom IQ wszystkich studentów jest podobny, średnio. Istnieją jednak inne zmienne, których nie można wykluczyć, takie jak poziom koncentracji studentów, które mogą mieć wpływ na wyniki.
Przykłady korelacji dodatniej w prawdziwym życiu
► Jeśli będę więcej chodzić, spalę więcej kalorii.
► Wraz z rozwojem firmy, wartość rynkowa akcji firmy wzrasta.
► Kiedy popyt wzrasta, cena produktu wzrasta (przy tym samym poziomie podaży).
► Kiedy więcej się uczysz, uzyskujesz wysokie wyniki na egzaminach.
► Kiedy płacisz więcej swoim pracownikom, są oni zmotywowani do lepszych wyników.
► Wraz ze wzrostem konsumpcji śmieciowego jedzenia, następuje wzrost otyłości.
► Kiedy więcej medytujesz, wzrasta twój poziom koncentracji.
► Pary, które spędzają więcej czasu razem, mają zdrowszy i długotrwały związek.
Należy zauważyć, że korelacja nie oznacza związku przyczynowego. Bezpośredni związek lub pozytywny związek nie oznacza, że są one przyczyną i skutkiem siebie nawzajem. Korelacja między dwiema zmiennymi pomaga badaczowi w określeniu związku między nimi. Jednakże dane statystyczne opierają się na próbie, a zatem mogą czasami prowadzić do mylących wyników. Silna korelacja dodatnia nie oznacza, że istnieje między nimi związek; może to być spowodowane nieznaną zmienną zewnętrzną. Dlatego badacze muszą uważać na dane statystyczne podczas wyciągania wniosków.
.