Корреляционное исследование состоит из оценки двух переменных, его цель - изучить степень корреляции между ними.
Таким образом, корреляционное исследование пытается выяснить, как одна переменная изменяется вместе с другой. Однако в этом случае мы изучаем только направление движения и интенсивность отношений. С другой стороны, мы должны знать, что корреляция не подразумевает причинности. Точно так же, чтобы узнать степень вариации, необходимо вычислить некоторый тип регрессии; как линейные или множественные.
Зачем проводить корреляционное исследование?
Этот тип исследования следует протоколу, основанному на научном методе. Сначала мы задаем вопросы. После этого мы наблюдаем, чтобы произвести первое впечатление. Затем мы измеряем интересующие нас переменные. Наконец, проанализируем и сделаем выводы.
Также есть несколько причин, по которым его может быть интересно провести:
- Во-первых, это позволяет нам узнать нечто столь же важное, как корреляция между двумя или более переменными. То есть он сообщает нам, как изменяется одна переменная, когда мы изменяем другую. Таким образом исключается возможный случайный эффект и предотвращаются возможные случайные манипуляции.
- Обычно это отправная точка в регрессионных моделях. Как только мы узнаем степень вариации и направление сравниваемых переменных, мы можем создать объяснительную модель.
- Одним из самых больших недостатков является то, что он не позволяет установить причинно-следственную связь. Чтобы узнать эти взаимосвязи, необходимо использовать другие статистические методы и, прежде всего, необходимо провести обзор существующей литературы.
Характеристики корреляционного исследования
Удобно знать некоторые из его основных характеристик, а именно:
- Он основан на предыдущем описательном анализе информации. Таким образом, как только мы узнаем показатели каждой переменной, мы сможем изучить их взаимосвязь.
- Это позволяет изучать взаимосвязь между переменными без необходимости манипулировать ими.
- Предоставляет информацию на основе сопоставимых значений.
- Это позволяет нам узнать корреляцию между двумя переменными. То есть, как одно изменяется при изменении другого. Кроме того, он информирует о направлении указанных изменений.
- Основная статистика, используемая для определения степени взаимосвязи между двумя переменными, - это коэффициент линейной корреляции для количественных переменных.
- Вариант коэффициента Спирмена используется в случае номинальных или порядковых переменных. Оба позволяют нам узнать степень корреляции.
Пример корреляционного исследования
Представим, что у нас есть определенные данные о студентах экономического факультета. Мы проводим предварительное документальное расследование и обнаруживаем актуальную информацию. Кажется, существует связь между оценками и такими переменными, как доход родителей. Чтобы изучить это, мы решили провести опрос и классифицировать доход по трем уровням (порядковая переменная).
Мы можем заметить, что процесс аналогичен другим типам, таким как экспериментальный. Во-первых, нам нужно знать, что мы ищем, взаимосвязь между переменными. Как мы это изучим позже, в данном случае с помощью коэффициента Спирмена. Затем мы применяем его и анализируем полученную информацию. Последний шаг - сделать выводы.