Corelatii

CorelatiiCorelatia ne arata legatura dintre doua variabile (fara sa stim ceva de cauzalitate, adica daca una influenteaza pe cealalta.).

In interpretarea unei corelatii avem in vedere 3 aspecte :

-semnul corelatiei (daca este + inseamna ca exista o legatura direct proportionala intre cele doua variabile, daca scorurile la una vor creste, vor creste si la cealalta, sau daca vor scadea vor scadea si la cealalta; daca semnul este -, legatura este invers proportionala, daca scorul la una va creste, la cealalta variabila va scadea, sau daca va scadea la o variabila, va creste la cealalta.)

-pragul de semnificatie (p), care trebuie sa fie mai mic decat 0.05, pentru a avea o leagatura semnificativa intre variabile.

P0.05 nesamnificativ

-puterea corelatiei, care este data de valoarea coeficientului de corelatie (r=0.785), daca valorile sunt < 0.3 legatura este slaba

0.3-0.5- medie

>0.5- puternica

Exista 2 coeficienti de corelatie Pearson(folasit pentru date parametrice) si Spearman (pentru date neparametrice). Datele sunt parametrice atunci cand distributia este normala (in forma de clopot). Pentru a vedea tipul distributiei (parametric / neparametric) se foloseste testul Kolmogorov-Smirnov. (asta inainte de relizarea corelatiei.)

Analyze Non Parametric Test - 1 Sample K-S. introducem variabilele pe care le verificam si apasam OK. Rezulta :

Ne intereseaza valoare Z (Kolmogorov-Smirnov) si pragul de semnificatie (sig).

Daca P(pragul de semnificatie) este < 0.05, atunci testul este semnificativ

>0.05 test nesemnificativ

Ex. Experienta Z=0.990, p>0.05 (0.281), ceea ce ne arata ca testul este nesemnificativ, deci distributia este normala

Cand testul este nesemnificativ distributia este normalaCand este semnificativ- distributia NU este normala folosim corelatia Pearson atunci cand distributiile ambelor variabile sunt normale (deci la testul Kolmogorov-Smirnov se obtine un p>0.05) folosim corelatia Sperman atunci cand una sau ambele distributii ale variabilelor NU sunt normale (la testul Kolmogorov-Smirnov se obtine un p