CORELATIA
Corelatia: ne permite studierea relatiilor sau asocierilor intre procese si atribute psihice
In studiul relatiilor dintre anumite insusiri plecam de la variatia simultana sau covarianta datelor si cautam sa desprindem legatura sau modul de asociere pe baza unei analize aprofundate.
Corelatia exprima covarianta a doua sau mai multe variabile, modul lor de asociere.
Daca in studiile experimentale relatia este vectorizata, de tip cauza - efect, in cazul studiilor corelationale relatia nu este directionata.
Determinarea corelatiei se face luand in consideratie cate 2 variabile.
Exemplu
Daca avem 3 variabile: corelatia intre notele la matematica, chimie, fizica, vom lua cate 2 perechi.
variabile x y z
corelatia r.xy r.xz r.yz
Rezultatul este exprimat in date cantitative (sub forma de note) sau ranguri (in ordine de la bun pana la slab)
Un “r” cat mai aproape de –1 sau +1 indica o corelatie cat mai puternic semnificativa.
Tabelul de corespondenta cuprinde indivizii (subiectii) pe linii si variabilele (insusirile) lor pe coloane.
|
|
Note matematica |
Note fizica |
Note chimie |
|
S1 |
|
|
|
|
S2 |
|
|
|
|
S3 |
|
|
|
pe computer in baza de date, bine reperati subiectii, fiindca se iau in calcul perechi de valori ale aceluiasi subiect
o prima imagine asupra corelatiei dintre variabile ne ofera norul de puncte, care este rezultatul intocmirii diagramei de corelatie.
Diagrama de corelatie: un punct reprezinta un subiect
coordonatele fiecarui punct sunt valorile perechi corespunzatoare notate cu x si y
cota
corespunzatoare y nor de puncte
variabilei y x x Corelatie directa pozitiva
subiectul x x c.d.p. r > 0
x x (x creste, y creste)
cota corespunzatoare variabilei x x
Norul de puncte ne permite sa ne facem o prima impresie cu privire la relatia dintre cele 2 variabile. Daca putem ajusta norul de puncte printr-o dreapta, avem o relatie liniara (cea mai frecventa)
Coeficientul de corelatie poate lua valori intre +1 si –1, trecand prin zero.
Cand norul de puncte apare ca mai sus, avem o corelatie directa, pozitiva
x
x x
x x Corelatie inversa negativa
x c.i.n. r < 0 (x creste, y scade)
Corelatia directa pozitiva: x si y se modifica in acelati sens (x creste si y creste)
Corelatia inversa negativa: x si y se modifica in sensuri opuse (x creste si y scade)
Corelatia nula: norul de puncte se aseaza fara nici o ordine (nu sugereaza nici o forma)
x x
x x Corelatia este 'zero' sau nula (absenta corelatiei,
x x c.n. independenta)
in cazul in care distributiile luate in calcul sunt distributii simetrice (cei 2 coeficienti respecta curba lui Gauss), folosim coeficientii de corelatie parametrici
cand avem dubii cu privire la datele despre populatie sau cand distributiile nu sunt simetrice, vom folosi coeficienti neparametrici (ei nu tin cont de forma distributiei)
|
