Positiivne korrelatsioon vs negatiivne korrelatsioon
Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose tugevuse mõõt. Korrelatsioonikordaja kvantifitseerib ühe muutuja muutumise astet teise muutuja muutumise põhjal. Statistikas on korrelatsioon seotud sõltuvuse mõistega, mis on kahe muutuja vaheline statistiline seos.
Pearsoni korrelatsioonikordaja või Pearsoni toote-momendi korrelatsioonikordaja või lihts alt korrelatsioonikordaja saadakse järgmiste valemitega.
Elanikkonna jaoks:
Näidiseks:
ja järgmine avaldis on samaväärne ül altoodud avaldisega.
ja
on standardskoorid vastav alt X ja Y.
on keskmine ja sX ja sY on X ja Y standardhälbed.
Pearsoni korrelatsioonikordaja (või lihts alt korrelatsioonikordaja) on kõige sagedamini kasutatav korrelatsioonikordaja ja kehtib ainult muutujatevahelise lineaarse seose korral. r on väärtus vahemikus -1 kuni 1 (-1 ≤ r ≤ +1). Kui r=0, siis seost ei eksisteeri ja kui r ≥ 0, on seos otseselt võrdeline ja ühe muutuja väärtus suureneb teisega. Kui r ≤ 0, siis üks muutuja väheneb teise kasvades ja vastupidi.
Lineaarsustingimuse tõttu saab muutujate vahelise lineaarse seose tuvastamiseks kasutada ka korrelatsioonikordajat r.
Mis vahe on positiivsel ja negatiivsel korrelatsioonil?
• Kui kahe juhusliku muutuja vahel on positiivne korrelatsioon (r > 0), liigub üks muutuja proportsionaalselt teise muutujaga. Kui üks muutuja suureneb, suureneb teine. Kui üks muutuja väheneb, väheneb ka teine.
• Kui kahe juhusliku muutuja vahel on negatiivne korrelatsioon (r < 0), liiguvad muutujad üksteisele vastandlikult. Kui üks muutuja suureneb, siis teine väheneb ja vastupidi.
• Positiivset korrelatsiooni lähendaval joonel on positiivne gradient ja negatiivset korrelatsiooni lähendaval joonel negatiivne gradient.
