Отрицательная корреляция

В этой статье объясняется, что такое отрицательная корреляция между двумя статистическими переменными, и показан пример корреляции этого типа. Кроме того, вы сможете увидеть, как интерпретируется отрицательная корреляция.

Что такое отрицательная корреляция?

В статистике отрицательная корреляция — это тип корреляции между двумя различными переменными, который указывает на то, что они обратно связаны. То есть, если две переменные имеют отрицательную корреляцию, это означает, что по мере увеличения значения одной переменной значение другой переменной уменьшается.

Когда две переменные имеют отрицательную корреляцию, значение коэффициента корреляции находится в диапазоне от -1 (включительно) до 0 (не включительно).

Отрицательная корреляция также известна в статистике как обратная корреляция .

Пример отрицательной корреляции

Теперь, когда мы знаем определение отрицательной корреляции, мы увидим пример двух переменных с этим типом корреляции, чтобы лучше понять эту концепцию.

• Международная компания записала в таблицу данных среднюю температуру за месяц и продажи свитеров, произведенные за этот месяц в нескольких своих магазинах. Проанализируйте корреляцию между этими двумя статистическими переменными.

Первое, что нам нужно сделать, чтобы изучить корреляцию между этими двумя переменными, — это представить набор данных в виде графика. Поэтому мы строим диаграмму рассеяния пар данных:

Как видно из диаграммы рассеяния, корреляция между двумя переменными поначалу кажется отрицательной, поскольку при увеличении одной из них другая уменьшается, и наоборот. Однако необходимо проверить корреляцию между переменными, рассчитав коэффициент корреляции :

Значение коэффициента корреляции отрицательное, следовательно, подтверждается, что корреляция между двумя изучаемыми переменными отрицательная.

Интерпретация отрицательной корреляции

В этом разделе мы увидим, как интерпретировать значение отрицательной корреляции между двумя переменными, чтобы вы лучше поняли значение отрицательной корреляции.

Чем меньше отрицательный коэффициент корреляции, тем более отрицательно коррелируют две переменные. Таким образом , когда коэффициент корреляции между двумя переменными очень близок к -1, тем более значительна отрицательная корреляция. С другой стороны, если значение коэффициента корреляции близко к 0, это означает, что корреляция между двумя переменными слабая.

Более того, если коэффициент корреляции становится равным 0, корреляция между переменными равна нулю. И даже если значение коэффициента положительное, это означает, что корреляция положительная. Ниже мы обсудим различные типы корреляций.

Наконец, вы должны иметь в виду, что отрицательная корреляция не подразумевает причинно-следственную связь между переменными. То есть, если две переменные имеют отрицательную корреляцию, это означает, что они связаны линейно и отрицательно, но причиной увеличения одной переменной не обязательно является уменьшение другой переменной.

Чтобы узнать больше, смотрите следующую статью:

Отрицательная, положительная и нулевая корреляция

В этой статье мы сосредоточились на том, что такое отрицательная корреляция, однако в статистике две переменные могут иметь и положительную или нулевую корреляцию.

• Положительная корреляция – одна переменная увеличивается, когда увеличивается и другая. Значение коэффициента корреляции находится в диапазоне от 0 (не включено) до 1 (включительно).
• Отрицательная корреляция : когда одна переменная увеличивается, другая уменьшается, и наоборот, если одна переменная уменьшается, другая увеличивается. Значение коэффициента корреляции находится в диапазоне от -1 (включительно) до 0 (не включительно).
• Нулевая корреляция : между двумя переменными нет никакой связи. Коэффициент корреляции равен 0.

На следующих диаграммах вы можете увидеть различные типы представленных корреляций: