Ujemna korelacja

W artykule wyjaśniono, na czym polega ujemna korelacja pomiędzy dwiema zmiennymi statystycznymi oraz przedstawiono przykład tego typu korelacji. Dodatkowo będziesz mógł zobaczyć, jak interpretowana jest ujemna korelacja.

Co to jest korelacja ujemna?

W statystyce korelacja ujemna to rodzaj korelacji między dwiema różnymi zmiennymi, który wskazuje, że są one odwrotnie powiązane. Oznacza to, że jeśli dwie zmienne mają ujemną korelację, oznacza to, że w miarę wzrostu wartości jednej zmiennej, druga zmienna maleje.

Gdy dwie zmienne mają ujemną korelację, wartość współczynnika korelacji mieści się w przedziale od -1 (włącznie) do 0 (niewłącznie).

Korelacja ujemna jest również nazywana w statystyce korelacją odwrotną .

Przykład korelacji ujemnej

Teraz, gdy znamy definicję korelacji ujemnej, zobaczymy przykład dwóch zmiennych z tego typu korelacją, aby lepiej zrozumieć tę koncepcję.

• Międzynarodowa firma zanotowała w tabeli danych średnią temperaturę w miesiącu oraz sprzedaż swetrów zrealizowanych w tym miesiącu w kilku swoich sklepach. Przeanalizuj korelację między tymi dwiema zmiennymi statystycznymi.

Pierwszą rzeczą, którą musimy zrobić, aby zbadać korelację między tymi dwiema zmiennymi, jest przedstawienie zestawu danych na wykresie. Dlatego konstruujemy wykres rozrzutu par danych:

Jak widać na wykresie rozrzutu, korelacja między obiema zmiennymi wydaje się początkowo ujemna, ponieważ gdy jedna wzrasta, druga maleje i odwrotnie. Należy jednak sprawdzić korelację pomiędzy zmiennymi poprzez obliczenie współczynnika korelacji :

Wartość współczynnika korelacji jest ujemna, zatem potwierdza się, że korelacja pomiędzy obydwoma badanymi zmiennymi jest ujemna.

Interpretacja korelacji ujemnej

W tej sekcji zobaczymy, jak interpretować wartość ujemnej korelacji między dwiema zmiennymi, aby lepiej zrozumieć znaczenie ujemnej korelacji.

Im mniejszy jest ujemny współczynnik korelacji, tym bardziej ujemnie skorelowane są obie zmienne. Zatem , gdy współczynnik korelacji pomiędzy dwiema zmiennymi jest bardzo bliski -1, tym istotniejsza jest korelacja ujemna. Natomiast jeśli wartość współczynnika korelacji jest bliska 0, oznacza to, że korelacja pomiędzy obiema zmiennymi jest słaba.

Ponadto, jeśli współczynnik korelacji wynosi 0, korelacja między zmiennymi wynosi zero. A nawet jeśli wartość współczynnika jest dodatnia, oznacza to, że korelacja jest dodatnia. Poniżej omówimy różne typy korelacji.

Na koniec należy pamiętać, że ujemna korelacja nie oznacza związku przyczynowego między zmiennymi. Oznacza to, że jeśli dwie zmienne mają ujemną korelację, oznacza to, że są ze sobą powiązane liniowo i ujemnie, ale przyczyną wzrostu jednej zmiennej niekoniecznie jest spadek drugiej zmiennej.

Aby dowiedzieć się więcej, zobacz następujący artykuł:

Korelacja ujemna, dodatnia i zerowa

W tym artykule skupiliśmy się na tym, czym jest korelacja ujemna, jednak w statystyce dwie zmienne mogą mieć również korelację dodatnią lub zerową.

• Korelacja dodatnia – jedna zmienna rośnie, gdy druga również rośnie. Wartość współczynnika korelacji mieści się w przedziale od 0 (nieuwzględnione) do 1 (włącznie).
• Korelacja ujemna : gdy jedna zmienna rośnie, druga maleje i odwrotnie, jeśli jedna zmienna maleje, druga rośnie. Wartość współczynnika korelacji mieści się w przedziale od -1 (włącznie) do 0 (niewłącznie).
• Korelacja zerowa : nie ma związku między tymi dwiema zmiennymi. Współczynnik korelacji jest równy 0.

Na poniższych wykresach można zobaczyć różne typy korelacji: