Corelația pozitivă poate fi definită ca fiind o relație directă între două variabile, adică atunci când valoarea unei variabile crește, crește și valoarea celeilalte variabile. Această postare explică acest concept în psihologie, cu ajutorul unor exemple.
„Consumul de înghețată (halbe pe persoană) și numărul de crime din New York sunt corelate pozitiv. Adică, pe măsură ce crește cantitatea de înghețată vândută pe persoană, crește și numărul de crime. Ciudat, dar adevărat!”
– Deborah J. Rumsey, Statistics For Dummies®
Psihologia folosește diverse metode pentru cercetările sale, iar una dintre ele este studierea corelației dintre oricare două variabile. Corelația nu este altceva decât măsura gradului de relație dintre două variabile. Ea poate fi reprezentată grafic pentru a arăta relația dintre ele.
Vrei să scrii pentru noi? Ei bine, căutăm scriitori buni care vor să răspândească vestea. Luați legătura cu noi și vom discuta…
Să lucrăm împreună!
Corelația studiază relația dintre două variabile, iar coeficientul său poate fi cuprins între -1 și 1. O relație cu înclinație pozitivă nu este altceva decât o corelație pozitivă. Valoarea sa poate varia de la 0 la 1. Corelația pozitivă implică faptul că există o relație pozitivă între cele două variabile, adică atunci când valoarea unei variabile crește, crește și valoarea celeilalte variabile, iar contrariul se întâmplă atunci când valoarea unei variabile scade. Corelația este utilizată în multe domenii, cum ar fi matematica, statistica, economia, psihologia etc.
Să luăm un exemplu ipotetic, în care un cercetător încearcă să studieze relația dintre două variabile, și anume „x” și „y”. Exemplul vă va ajuta să înțelegeți ce este o corelație pozitivă.
Să fie ‘x’ numărul de ore pe care un student le-a studiat, iar ‘y’ să fie nota obținută la un test (punctaj maxim: 120). Cercetătorul preia 20 de elevi dintr-o clasă și înregistrează numărul de ore pe care aceștia le-au studiat pentru test. Apoi, cercetătorul înregistrează notele obținute de elevi la test. Încercăm să comparăm relația dintre numărul de ore pe care elevul le-a dedicat studiului și punctajul corespunzător.
► Datele date sunt formate din două variabile „x” și „y”. Există 20 de observații înregistrate de cercetător. Vom reprezenta aceste puncte pe un grafic.
► După reprezentarea punctelor pe grafic, vom obține o diagramă de dispersie. Diagrama de dispersie indică tendința și afișează dacă corelația este pozitivă sau negativă.
► O tendință ascendentă indică, de obicei, o corelație pozitivă, iar pe de altă parte, o tendință descendentă indică, de obicei, o corelație negativă. Gradul de relație va fi însă diferit de fiecare dată. Astfel, diagrama de dispersie ne ajută să vizualizăm corelația.
► În psihologie, corelația poate fi utilă în studierea modelelor comportamentale. De exemplu, dacă doriți să studiați dacă acei studenți care sunt deprimați eșuează la examene sau obțin rezultate slabe, puteți să reprezentați grafic observațiile și să studiați asocierea dintre ele. Dacă există o asociere pozitivă, aceasta implică faptul că studenții deprimați sunt mai predispuși să pice la examene.
Reprezentarea grafică a datelor: Diagrama de dispersie
Ce observăm?
Vrei să scrii pentru noi? Ei bine, căutăm scriitori buni care vor să răspândească vestea. Luați legătura cu noi și vom discuta…
Să lucrăm împreună!
► După ce am trasat punctele pe grafic, putem observa tendința ascendentă/crecătoare a diagramei de dispersie. Acest lucru indică faptul că, pe măsură ce valoarea variabilei „x” crește, crește și valoarea variabilei „y”. Astfel, acest lucru indică faptul că elevii care au depus mai multe ore de studiu au obținut rezultate mai bune la test.
► Cu toate acestea, această metodă de sondaj are propriile sale limitări. Aceste date se bazează pe statisticile a 20 de elevi dintr-o clasă cu niveluri diferite de IQ. Deși tendința observată aici este pozitivă, există șanse mari ca nivelul de IQ al elevului respectiv să joace și el un factor contributiv important. Concluzia conform căreia cu cât studiezi mai multe ore, cu atât mai bun este scorul ar putea fi adevărată, dacă se presupune că nivelul de IQ al tuturor elevilor este similar, în medie. Cu toate acestea, există și alte variabile care nu pot fi excluse, cum ar fi nivelul de concentrare al studenților, care pot influența scorurile.
Exemple de corelație pozitivă în viața reală
► Dacă merg mai mult pe jos, voi arde mai multe calorii.
► Odată cu creșterea companiei, valoarea de piață a acțiunilor companiei crește.
► Când cererea crește, prețul produsului crește (la același nivel al ofertei).
► Când studiezi mai mult, obții note mari la examene.
► Când îți plătești mai mult angajații, aceștia sunt motivați să performeze mai bine.
► Odată cu creșterea consumului de junk food, există o creștere a obezității.
► Când meditezi mai mult, nivelul de concentrare crește.
► Cuplurile care petrec mai mult timp împreună au o relație mai sănătoasă și de lungă durată.
Trebuie reținut că corelația nu implică cauzalitatea. O relație directă sau o relație pozitivă nu implică faptul că acestea sunt cauza și efectul unul altuia. O corelație între două variabile îl ajută pe cercetător să determine asocierea dintre ele. Cu toate acestea, datele statistice se bazează pe un eșantion și, prin urmare, pot conduce uneori la rezultate înșelătoare. O corelație pozitivă puternică nu înseamnă că există neapărat o relație între ele; aceasta s-ar putea datora unei variabile externe necunoscute. Prin urmare, cercetătorii trebuie să fie atenți la datele statistice în timp ce fac deducții.
.