Korelasyon türleri
Bu makale tüm korelasyon türlerinin ne olduğunu açıklamaktadır. Böylece korelasyonu sınıflandırmanın birkaç yolunu bulacaksınız: ilişkinin pozitif veya negatif olmasına bağlı olarak, korelasyon katsayısının değerine bağlı olarak, değişken sayısına bağlı olarak vb.
Doğrusal korelasyon türleri nelerdir?
İki rastgele değişken arasındaki ilişkiyi sınıflandırmak için aşağıdaki doğrusal korelasyon türlerini ayırt ederiz:
- Doğrudan korelasyon (veya pozitif korelasyon) : Bir değişken arttığında diğeri de artar.
- Ters korelasyon (veya negatif korelasyon) : Bir değişken arttığında diğeri azalır ve bunun tersi de geçerlidir; bir değişken azaldığında diğeri artar.
- Sıfır korelasyon (korelasyon yok) : İki değişken arasında herhangi bir ilişki yoktur.
Verinin niteliğine bağlı olarak, doğrudan korelasyon aynı zamanda doğrudan orantılı bir korelasyon da olabilir, ancak bunun için iki değişkeni birbirine bağlayan faktörün her zaman aynı olması gerekir. Bu nedenle, iki değişken birlikte arttığı için tüm doğrudan orantılı ilişkiler doğrudan korelasyon örneğidir, ancak korelasyonun derecesi kapsama bağlı olarak değişebileceğinden tüm doğrudan ilişkiler doğrudan orantılı değildir.
Aynı şekilde tüm ters orantılı değişkenler de negatif korelasyona sahiptir. Ancak negatif korelasyona sahip tüm değişkenler ters orantılı değildir, çünkü bu şekilde kabul edilebilmesi için aralarındaki matematiksel ilişkinin tüm veri çiftleri için sabit olması gerekir.
Korelasyon derecesine bağlı olarak korelasyon türleri
İki değişken arasındaki korelasyonun doğrudan ya da ters olup olmadığına bakılmaksızın korelasyon, iki değişken arasındaki ilişkinin güçlü ya da zayıf olmasına göre de sınıflandırılabilir.
- Güçlü korelasyon: İki değişken yakından bağlantılıdır. Verileri bir dağılım grafiğine yerleştirirseniz noktalar birbirine çok yakındır. Bu, değişkenler arasındaki ilişkinin tanımlanmasını kolaylaştırır.
- Düşük korelasyon : İki değişken arasında bir ilişki vardır ancak tanımlanması zordur. Nokta bulutunda noktalar birbirinden uzaktadır.
İki değişken arasındaki korelasyonun güçlü mü yoksa zayıf mı olduğunu bilmek için korelasyon katsayısını hesaplamanız gerekir. Korelasyon katsayısının mutlak değeri ne kadar yüksek olursa, değişkenler arasındaki korelasyon o kadar güçlü olur.
Dolayısıyla, korelasyon katsayısının değerine bağlı olarak, iki farklı istatistiksel değişken arasındaki ilişki aşağıdaki türlerde sınıflandırılabilir:
| Korelasyon katsayısı değeri | Tipik korelasyon |
|---|---|
| -1 | mükemmel negatif korelasyon |
| -0,9 ila -0,99 | çok güçlü negatif korelasyon |
| -0,7 ila -0,89 | güçlü negatif korelasyon |
| -0,4 ila -0,69 | orta derecede negatif korelasyon |
| -0,2 ila -0,39 | zayıf negatif korelasyon |
| -0,01 ila -0,19 | çok zayıf negatif korelasyon |
| 0 | sıfır korelasyon |
| 0,01 ila 0,19 | çok zayıf pozitif korelasyon |
| 0,2 ila 0,39 | Zayıf pozitif korelasyon |
| 0,4 ila 0,69 | orta derecede pozitif korelasyon |
| 0,7 ila 0,89 | güçlü pozitif korelasyon |
| 0,9 ila 0,99 | çok güçlü pozitif korelasyon |
| 1 | mükemmel pozitif korelasyon |
Diğer korelasyon türleri
Farklı doğrusal korelasyon türlerinin ne olduğunu az önce gördük, ancak korelasyon türlerini diğer kriterlere göre sınıflandırmanın başka yollarının da olduğunu aklımızda tutmalıyız.
Korelasyon türlerini değişkenler arasındaki ilişkinin niteliğine göre gruplandırırsak aşağıdakileri ayırt ederiz:
- Doğrusal Korelasyon – İki değişken arasındaki ilişki düz bir çizgiyle temsil edilebilir.
- Doğrusal olmayan korelasyon : İki değişken arasındaki ilişki düz bir çizgiyle temsil edilemez, bunun yerine parabol veya logaritma gibi daha karmaşık bir fonksiyon kullanılmalıdır.
Öte yandan korelasyon, değişken sayısına bağlı olarak farklı gruplara da ayrılabilir:
- Basit korelasyon : Yalnızca iki değişken arasındaki ilişki incelenir.
- Çoklu korelasyon : İkiden fazla değişken arasındaki ilişki incelenir.
- Kısmi korelasyon : İki değişken arasındaki ilişki veri setindeki diğer değişkenleri etkilemediğinde.
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil