Inhoud
Verschillende soorten correlaties worden in statistieken gebruikt om de manier te meten waarop variabelen zich tot elkaar verhouden. Door bijvoorbeeld twee variabelen te gebruiken - rang van de middelbare school en GPA van de universiteit - kan een waarnemer een verband trekken dat studenten met een bovengemiddelde rang van de middelbare school doorgaans een bovengemiddelde hogeschool GPA behalen. Correlaties meten ook de sterkte van de relatie en of de correlatie tussen variabelen positief of negatief is. Het type uitgevoerde correlatie hangt af van het feit of de variabelen niet-numerieke of intervalgegevens zijn, zoals temperatuur.
Pearson Product Moment Correlatie
De Pearson Product Moment Correlation is vernoemd naar Karl Pearson, oprichter van de discipline wiskundige statistiek. Het wordt beschouwd als een eenvoudige lineaire correlatie, wat betekent dat de relatie tussen twee variabelen ervan afhangt dat ze constant zijn. Pearson wordt gebruikt met intervalgegevens om de sterkte van een correlatie te meten, die wordt voorgesteld door de letter r in de vergelijking. Deze correlatie laat ook zien of de relatie positief of negatief is; weergegeven door getallen met een waarde tussen +1 en -1. Hoe dichter de waarde van r komt tot -1,00 of +1,00, hoe sterker de correlatie. Hoe dichter de waarde van r bij het getal 0 komt, hoe zwakker de correlatie. Als r bijvoorbeeld gelijk is aan -90 of .90, geeft dit een sterkere relatie aan dan -.09 of .09.
Spearmans Rank Correlation
De Spearmans Rank Correlation is vernoemd naar statisticus Charles Edward Spearman. De vergelijking van Spearmans is eenvoudiger en wordt vaak gebruikt in statistieken in plaats van Pearson, hoewel deze minder overtuigend is. Sociale wetenschappers kunnen Spearmans ook gebruiken om de correlatie tussen kwalitatieve gegevens, zoals etniciteit of geslacht, en kwantitatieve gegevens, zoals het aantal gepleegde misdrijven, te beschrijven. De correlatie wordt berekend met behulp van een nulhypothese die vervolgens wordt aanvaard of afgewezen. Een nulhypothese bestaat normaal gesproken uit een te beantwoorden vraag; bijvoorbeeld of het aantal gepleegde misdaden hetzelfde is voor mannen en vrouwen.
Kendall Rank Correlation
De Kendall Rank Correlation, genoemd naar de Britse statisticus Maurice Kendall, meet de sterkte van afhankelijkheid tussen de sets van twee willekeurige variabelen. Kendall kan worden gebruikt voor verdere statistische analyse wanneer de correlatie van een Spearman de nulhypothese verwerpt. Het bereikt een correlatie wanneer de waarde van de ene variabele daalt en de waarde van de andere variabele stijgt; deze correlatie wordt discordante paren genoemd. Een correlatie kan ook optreden wanneer beide variabelen gelijktijdig toenemen, ook wel een concordant paar genoemd.