Korelacija je statističko mjerenje odnosa između dvije varijable. Moguće korelacije kreću se od +1 do -1. Nula korelacija ukazuje na to da ne postoji veza između varijabli.
Korelacija -1 ukazuje na savršenu negativnu korelaciju, što znači da kako jedna varijabla ide prema gore, druga pada. Korelacija +1 ukazuje na savršenu pozitivnu korelaciju, što znači da se obje varijable zajedno kreću u istom smjeru.
Korelacije igraju važnu ulogu u istraživanjima psihologije. Korelacijske studije prilično su česte u psihologiji, posebno zato što je neke stvari nemoguće ponovno stvoriti ili istražiti u laboratorijskim uvjetima.
Umjesto izvođenja eksperimenta, istraživači mogu prikupljati podatke od sudionika kako bi pogledali odnose koji mogu postojati između različitih varijabli. Iz podataka i analiza koje prikupljaju, istraživači tada mogu zaključivati i predviđati o prirodi odnosa između različitih varijabli.
Koeficijent korelacije
Snaga korelacije mjeri se od -1,00 do +1,00. Koeficijent korelacije, često izražen kao r, označava mjeru smjera i snage odnosa između dvije varijable. Kada r vrijednost je bliža +1 ili -1, što ukazuje na to da postoji jači linearni odnos između dvije varijable.
Korelacija od -0,97 snažna je negativna korelacija, dok bi korelacija od 0,10 bila slaba pozitivna korelacija. Korelacija od +0,10 je slabija od -0,74, a korelacija od -0,98 je jača od +0,79.
Kad razmišljate o korelaciji, sjetite se ovog praktičnog pravila: Što je korelacija bliža 0, to je slabija, dok je što je bliža +/- 1, to je jača.
Scattergrams
Raspršeni dijagrami (koji se nazivaju i dijagramima raspršenja, dijagramima raspršenja ili dijagramima raspršenja) koriste se za ucrtavanje varijabli na grafikon (vidi gornji primjer) za promatranje asocijacija ili odnosa između njih. Vodoravna os predstavlja jednu varijablu, a okomita os predstavlja drugu.
Svaka točka na crtežu različito je mjerenje. Iz tih mjerenja može se izračunati linija trenda. Koeficijent korelacije je nagib te crte. Kad je korelacija slaba (r je blizu nule), liniju je teško razlikovati. Kada je korelacija jaka (r je blizu 1), linija će biti očitija.
Nulti korelacije
Nulta korelacija sugerira da statistika korelacije nije ukazivala na vezu između dvije varijable. Važno je napomenuti da to ne znači da odnos uopće ne postoji; to jednostavno znači da ne postoji linearni odnos. Nulta korelacija se često označava korištenjem kratice r = 0.
Razumijevanje korelacija
Korelacije mogu biti zbunjujuće, a mnogi ljudi pozitivno poistovjećuju s jakim, a negativno sa slabim. Odnos između dvije varijable može biti negativan, ali to ne znači da odnos nije jak.
Slaba pozitivna korelacija ukazala bi na to da iako obje varijable obično rastu kao odgovor jedna na drugu, veza nije jako jaka. Snažna negativna korelacija, s druge strane, ukazivala bi na snažnu vezu između dvije varijable, ali ta jedna raste kad god druga padne.
Korelacija nije uzročnost
Naravno, korelacija nije jednaka uzročnosti. To što dvije varijable imaju odnos ne znači da promjene u jednoj varijabli uzrokuju promjene u drugoj. Korelacije nam govore da postoji veza između varijabli, ali to ne mora nužno značiti da jedna varijabla uzrokuje promjenu druge.
Često citirani primjer je korelacija između potrošnje sladoleda i stope ubojstava. Studije su pronašle korelaciju između povećane prodaje sladoleda i skokova ubojstava. Međutim, jesti sladoled ne dovodi do toga da počinite ubojstvo. Umjesto toga, postoji treća varijabla: toplina. Obje se varijable povećavaju tijekom ljeta.
Iluzorna korelacija
Iluzorna korelacija je percepcija odnosa između dvije varijable kada zapravo postoji samo manja veza - ili uopće nijedna. Iluzorna korelacija ne znači uvijek zaključivanje o uzročnosti; to može značiti i zaključivanje odnosa između dvije varijable kad jedna ne postoji.
Na primjer, ljudi ponekad pretpostavljaju da, budući da su se dva događaja dogodila zajedno u jednom trenutku u prošlosti, da jedan događaj mora biti uzrok drugog. Ove iluzorne korelacije mogu se pojaviti kako u znanstvenim istraživanjima, tako i u stvarnim situacijama.
Stereotipi su dobar primjer iluzornih korelacija. Istraživanja su pokazala da ljudi imaju tendenciju pretpostaviti da se određene skupine i osobine javljaju zajedno i često precjenjuju snagu povezanosti dviju varijabli.
Na primjer, pretpostavimo da čovjek ima pogrešno uvjerenje da su svi ljudi iz malih gradova izuzetno ljubazni. Kad pojedinac upozna vrlo ljubaznu osobu, njegova neposredna pretpostavka može biti da je osoba iz malog grada, unatoč činjenici da ljubaznost nije povezana s gradskim stanovništvom.
