KAJ JE PEARSONOV KOEFICIENT?
PEARSONOV KOEFICIENT
Pearsonov koeficient korelacije je najpogosteje uporabljena mera linearne povezanosti dveh številskih spremenljivk. Za določanje povezanosti spremenljivk in podatkov, ki niso povezane linearno in niso razporejeni normalno, se uporablja Spearmanov koeficient korelacije. Pearsonov koeficient korelacije predpostavlja uporabo vsaj intervalnega tipa obeh analiziranih spremenljivk in linearno povezanost spremenljivk. Koeficient lahko zavzame vrednosti med -1 in 1. Izračunamo ga s kovarianco Cxy in standardnimi odkloni obeh spremenljivk.
Pearsonov koeficient korelacije nam odgovori na dve vprašanji, in sicer:
a) ali linearna povezanost med spremenljivkama sploh obstaja? in
b) Kako močna je linearna povezanost med spremenljivkama?
Kadar preverjamo obstoj linearne povezanosti, govorimo o dveh vrstah povezanosti.
Pozitivna povezanost obstaja takrat, kadar so vrednosti prve (x) in druge (y) spremenljivke visoke oz. nizke. Tedaj je koeficient pozitiven in blizu 1. Primer koeficienta pozitivne povezanosti: 0,88.
Negativna povezanost obstaja takrat, kadar so vrednosti prve (x) spremenljivke visoke in vrednosti druge (y) spremenljivke nizke oz. obratno. Tedaj je koeficient negativen in blizu -1. Primer koeficienta negativne povezanosti: -0,70.
Kadar ne gre niti za pozitivno niti za negativno povezanost med spremenljivkama rečemo, da spremenljivki med seboj nista linearno povezani (uporabljamo tudi – nista v korelaciji, ne korelirata). Tedaj je koeficient blizu 0.
PRIMER
Za lažjo predstavo grafični prikaz Pearsonovega koeficienta korelacije
1. r=+1 (popolna pozitivna povezanost)
2. r= -1 (popolna negativna povezanost)
3. r = 0 (niti pozitivna, niti negativna povezanost)
Za določanje moči povezanosti spremenljivk uporabljamo spodnjo lestvico vrednosti koeficienta, in sicer:
Vrednost koeficienta | Moč povezanosti |
0,00 | ni povezanosti |
0,01-0,19 | neznatna povezanost |
0,20-0,39 | nizka/šibka povezanost |
0,40-0,69 | srednja/zmerna povezanost |
0,70-0,89 | visoka/močna povezanost |
0,90-0,99 | zelo visoka/zelo močna povezanost |
1,00 | popolna (funkcijska) povezanost |
Potrebno je še poudariti, da Pearsonov koeficient korelacije govori o povezanosti dveh spremenljivk, ne pa tudi o vplivu ene spremenljivke na drugo. Interpretacija oziroma rezultat koeficienta je torej »Zadovoljstvo z osebnim zdravnikom in prijaznostjo osebnega zdravnika sta med seboj povezana.«, ne pa tudi »Bolj ko je osebni zdravnik prijazen višje je zadovoljstvo z osebnim zdravnikom« kot je večkrat napačno razlagano.
Potrebujete pomoč pri SPSS analizi hipotez?
Pišite nam za brezplačni posvet.
Pokličite nas na 070 612 521.
ZAHVALA SERGEJE
Hvala, super ste!
Torej, hitri, učinkoviti, prijazni, dostopni. Skratka super in vredni vseh priporočil drugim ;)