Večji ljudje imajo na splošno večjo številko čevljev. Ti lastnosti sta torej povezani – pravimo, da korelirata. Povezanost ni popolna: tudi precej manjših ljudi ima velika stopala in obratno. Če v diagramu na eni osi prikažemo telesno višino in na drugi dolžino stopala, dobimo poševen, ovalen oblak točk. Če tako narišemo nepovezani lastnosti ("spremenljivki"), bo oblak brezobličen; če prikažemo izredno močno povezani – npr. velikost levega in desnega stopala – se bo strnil v črto.

Oblika in usmerjenost (desno navzgor/desno navzdol) oblaka dasta osnovni vtis o povezanosti. Kvantitativno pa moč povezanosti povzame vrednost, imenovana korelacijski količnik. (Matematično je opredeljen kot razmerje med kovarianco obeh spremenljivk in zmnožkom njunih standardnih odklonov). Najbolj znana in največ uporabljana sta Pearsonov in Spearmanov korelacijski količnik. Za uporabo Pearsonovega morajo biti podatki porazdeljeni normalno in povezani linearno (brez uklonov). Če ni tako, je treba uporabiti Spearmanovega, za katerega zadošča stalno naraščajoča ali padajoča (matematično: monotona) nelinearna povezanost spremenljivk. Vrednost korelacijskega količnika je lahko od -1 do 1 . Pri tem 0 pomeni popolno nepovezanost, -1 popolno negativno (ko ena spremenljivka narašča, druga pada) in 1 popolno pozitivno povezanost (obe se hkrati spreminjata v isto smer).

Povezanost je lahko močna, tudi če ni monotona, toda tako Pearsonov kot Spearmanov koeficient sta v takšnem primeru neprimerna in njuni vrednosti sta zavajajoči.

Za posebne namene obstajajo poleg teh dveh korelacijskih koeficientov še drugi (npr. Kendallov tau v več različicah, ICC).

Pomembno: zavedati se je treba, da koreliranost dveh spremenljivk še ne pomeni njune vzročne povezanosti: v času, ko se poveča prodaja sladoleda, je več utopitev – ne ker bi sladoled povzročal utopitve, temveč ker ga največ prodajo poleti, ko je največ kopalcev. Prenagljeno sklepanje v tej smeri je pogosta napaka v interpretaciji korelacije.

• Nazaj
• Naprej