Korelācija ir divu mainīgo lielumu sakarības statistisks mērījums. Iespējamās korelācijas svārstās no +1 līdz -1. Nulles korelācija norāda, ka starp mainīgajiem nav nekādas saistības.
-1 korelācija norāda uz perfektu negatīvu korelāciju, kas nozīmē, ka, mainoties vienam mainīgajam, otram samazinās. +1 korelācija norāda uz perfektu pozitīvu korelāciju, kas nozīmē, ka abi mainīgie kopā pārvietojas vienā virzienā.
Korelācijām ir svarīga loma psiholoģijas pētījumos. Korelācijas pētījumi ir diezgan izplatīti psiholoģijā, jo īpaši tāpēc, ka dažas lietas nav iespējams atjaunot vai izpētīt laboratorijas apstākļos.
Tā vietā, lai veiktu eksperimentu, pētnieki var apkopot datus no dalībniekiem, lai apskatītu attiecības, kas var pastāvēt starp dažādiem mainīgajiem. Pēc viņu apkopotajiem datiem un analīzēm pētnieki var izdarīt secinājumus un prognozes par dažādu mainīgo attiecību raksturu.
Korelācijas koeficients
Korelācijas stiprumu mēra no -1,00 līdz +1,00. Korelācijas koeficients, ko bieži izsaka kā r, norāda divu mainīgo attiecību virziena un stipruma mēru. Kad r vērtība ir tuvāk +1 vai -1, tas norāda, ka starp diviem mainīgajiem ir spēcīgāka lineāra sakarība.
Korelācija -0,97 ir spēcīga negatīva korelācija, savukārt korelācija 0,10 būtu vāja pozitīva korelācija. Korelācija +0,10 ir vājāka par -0,74, un korelācija -0,98 ir spēcīgāka par +0,79.
Kad domājat par korelāciju, vienkārši atcerieties šo ērto likumu: jo tuvāk korelācija ir 0, jo tā ir vājāka, bet jo tuvāk +/- 1, jo spēcīgāka tā ir.
Izkliedes
Izkliedes diagrammas (sauktas arī par izkliedes diagrammām, izkliedes diagrammām vai izkliedes diagrammām) izmanto, lai diagrammā attēlotu mainīgos (skat. Iepriekš sniegto piemēru), lai novērotu asociācijas vai attiecības starp tām. Horizontālā ass apzīmē vienu mainīgo, bet vertikālā ass - otru.
Katrs sižeta punkts ir atšķirīgs mērījums. No šiem mērījumiem var aprēķināt tendenču līniju. Korelācijas koeficients ir šīs līnijas slīpums. Ja korelācija ir vāja (r ir tuvu nullei), līniju ir grūti atšķirt. Kad korelācija ir stipra (r ir tuvu 1), līnija būs redzamāka.
Nulles korelācijas
Nulles korelācija liecina, ka korelācijas statistika nenorādīja saistību starp abiem mainīgajiem. Ir svarīgi atzīmēt, ka tas nenozīmē, ka attiecības vispār nav; tas vienkārši nozīmē, ka nav lineāras attiecības. Izmantojot saīsinājumu, bieži norāda nulles korelāciju r = 0.
Izpratne par korelācijām
Korelācijas var būt mulsinošas, un daudzi cilvēki pozitīvo pielīdzina spēcīgajam un negatīvo - vājajam. Attiecības starp diviem mainīgajiem var būt negatīvas, taču tas nenozīmē, ka attiecības nav stipras.
Vāja pozitīva korelācija liecinātu, ka, lai gan abi mainīgie mēdz pieaugt, reaģējot viens uz otru, attiecības nav īpaši spēcīgas. Spēcīga negatīva korelācija, no otras puses, liecinātu par spēcīgu saikni starp abiem mainīgajiem, bet tas iet uz augšu, kad otrs nokrīt.
Korelācija nav cēloņsakarība
Protams, korelācija nav līdzvērtīga cēloņsakarībai. Tas, ka diviem mainīgajiem ir sakarība, nenozīmē, ka viena mainīgā izmaiņas izraisa izmaiņas citā. Korelācijas liecina, ka starp mainīgajiem pastāv sakarība, taču tas ne vienmēr nozīmē, ka viens mainīgais izraisa otra mainīšanos.
Bieži minēts piemērs ir korelācija starp saldējuma patēriņu un slepkavību līmeni. Pētījumi ir atklājuši korelāciju starp palielinātu saldējuma pārdošanas apjomu un slepkavību skaita palielināšanos. Tomēr saldējuma ēšana neizraisa slepkavību. Tā vietā ir trešais mainīgais: siltums. Abi mainīgie vasaras laikā palielinās.
Iluzora korelācija
Iluzora korelācija ir attiecību uztvere starp diviem mainīgajiem, ja faktiski pastāv tikai nelielas attiecības vai tās vispār nav. Iluzora korelācija ne vienmēr nozīmē secināt cēloņsakarību; tas var nozīmēt arī sakarības secināšanu starp diviem mainīgajiem, ja tāda nav.
Piemēram, cilvēki dažreiz pieņem, ka, tā kā divi notikumi notika vienā laikā kopā, vienam notikumam ir jābūt otra cēlonim. Šīs iluzorās korelācijas var rasties gan zinātniskos pētījumos, gan reālās situācijās.
Stereotipi ir labs iluzoru korelāciju piemērs. Pētījumi ir parādījuši, ka cilvēki mēdz pieņemt, ka noteiktas grupas un iezīmes notiek kopā, un bieži vien pārvērtē saistību starp abiem mainīgajiem.
Piemēram, pieņemsim, ka vīrietim ir kļūdaina pārliecība, ka visi cilvēki no mazpilsētām ir ārkārtīgi laipni. Kad indivīds satiekas ar ļoti laipnu cilvēku, viņa tūlītējs pieņēmums varētu būt tāds, ka persona ir no mazpilsētas, neskatoties uz to, ka laipnība nav saistīta ar pilsētas iedzīvotājiem.