6 przykładów korelacji z życia wziętych

W statystyce korelacja jest miarą liniowej zależności między dwiema zmiennymi.

Wartość współczynnika korelacji zawsze mieści się w przedziale od -1 do 1, gdzie:

• -1 oznacza całkowicie ujemną korelację liniową pomiędzy dwiema zmiennymi
• Wartość 0 oznacza brak liniowej korelacji pomiędzy dwiema zmiennymi
• 1 wskazuje doskonale dodatnią korelację liniową pomiędzy dwiema zmiennymi

Poniższe przykłady ilustrują rzeczywiste scenariusze korelacji ujemnej, dodatniej i zerowej między zmiennymi.

Przykłady korelacji ujemnej

Przykład 1: Czas spędzony na bieganiu vs. Tłuszcz

Im więcej czasu dana osoba spędza na bieganiu, tym niższa jest zawartość tkanki tłuszczowej w organizmie. Innymi słowy, różny czas trwania biegu i różna zawartość tkanki tłuszczowej mają ujemną korelację. Wraz ze wzrostem czasu spędzanego na bieganiu zmniejsza się ilość tkanki tłuszczowej.

Jeśli utworzymy wykres rozrzutu czasu spędzonego na bieganiu w funkcji tkanki tłuszczowej, może to wyglądać następująco:

Przykład 2: Czas spędzony na oglądaniu telewizji a wyniki egzaminów

Im więcej czasu uczeń spędza przed telewizorem, tym niższe są jego wyniki w testach. Innymi słowy, różny czas spędzony na oglądaniu telewizji i różne wyniki egzaminu mają ujemną korelację. W miarę wydłużania się czasu spędzanego na oglądaniu telewizji wyniki testów maleją.

Jeśli utworzymy wykres rozrzutu czasu spędzonego na oglądaniu telewizji w porównaniu z wynikami testów, może to wyglądać następująco:

Przykłady korelacji dodatniej

Przykład 1: Wysokość vs. Waga

Korelacja pomiędzy wzrostem i masą ciała danej osoby jest zazwyczaj dodatnia. Innymi słowy, wyższe osoby również zwykle ważą więcej.

Jeśli utworzymy wykres rozrzutu wzrostu/wagi, może to wyglądać następująco:

Przykład 2: Temperatura a temperatura Sprzedaż lodów

Korelacja pomiędzy temperaturą a całkowitą sprzedażą lodów jest dodatnia. Innymi słowy, gdy na zewnątrz jest cieplej, całkowita sprzedaż lodów w firmach jest zwykle wyższa, ponieważ więcej osób kupuje lody, gdy jest gorąco.

Jeśli utworzymy wykres rozrzutu pomiędzy temperaturą a sprzedażą lodów, może to wyglądać następująco:

Brak przykładów korelacji

Przykład 1: Konsumpcja kawy a inteligencja

Ilość kawy spożywanej przez poszczególne osoby i ich poziom IQ mają zerową korelację. Innymi słowy, wiedza o tym, ile kawy wypija dana osoba, nie daje nam wyobrażenia o jej poziomie IQ.

Jeśli utworzymy wykres rozrzutu dziennego spożycia kawy w zależności od poziomu IQ, może to wyglądać następująco:

Przykład 2: rozmiar buta w zależności od oglądanych filmów

Rozmiar buta danej osoby i liczba filmów, które oglądają w ciągu roku, mają zerową korelację. Innymi słowy, znajomość rozmiaru buta danej osoby nie daje nam pojęcia, ile filmów ogląda ona rocznie.

Jeśli utworzymy wykres punktowy rozmiaru buta w funkcji liczby obejrzanych filmów, może to wyglądać następująco:

Dodatkowe zasoby

Co uważa się za „słabą” korelację?
Co uważa się za „silną” korelację?
Korelacja vs. skojarzenie: jaka jest różnica?