Değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü ve derecesini uygun istatistiki yöntem kullanarak belirleme.
Lisansüstü çalışmalarda zincirleme şekilde hap gibi yutturulan bilimsel yöntemlerin çoğu yanlış olmakla birlikte; öğrencisine istatistiki analiz ve yorumlamayı öğretmeden kendi şirketine para kazandıran veya kasıtlı yanlış yöntem öneren öğretim görevlileri olduğu sürece korelasyon saptamalarının doğru ve geçerli olduğu iddia edilemez. Hangi istatistiki yöntemin kullanılacağı bir başka deyişle hangi veri analizi metodunun seçileceği ; veri türü, veri sayısı, örneklem boyutu, veri dağılımı, parametrik özellik… ile belirlenir. Kafaya göre ben yaptım, oldu dercesine; o yapmış ben de öyle yaptım, hoca bu yöntemi dedi ben de ne dediyse onu yaptım cahilliğimizden sıyrılmanın zamanı gelmedi mi?
Dikkat edilesi ek: korelasyonu bulmak; genelleme yapmak, nedensellik ileri sürmek, öncelik-sonralık bildirmek, yordamak, varsayımda bulunmak, öneri/ eleştiri sunmak, değişken faktörleri ve hata payını gözardı etmek değildir.
korelasyon, eş zamanlılık ve doğru orantılılık ölçüsüdür. nedensellikle karıştırmamak gerekir. zayıf bilimsel tahminler, politik arka planı olan manipülatif tıbbi çıkarımlar korelasyonun nedensellik gibi gösterilmesi şeklinde vuku bulabilir.
örneğin;
"düzenli olarak elini yıkamayan bireylerin %76'sında saç biti tespit edildi."
bu önerme bir korelasyon örneğidir. lakin biz bugün biliyoruz ki el yıkamak ile saç bitinin bir alakası yoktur. genelde elini yıkamayan pasaklı insanlar, aynı şekilde duş almayı da ihmal ettikleri için saçları bitlenir.
el yıkamamak ≠ saç bitinin sebebi.
lakin bazen korelasyonlar gerçekten de bizi nedenselliğe götürebilir. zaten nedensellik, korelasyonun olduğu yerde aranan bir şeydir.
örneğin;
"19. yüzyılın sonunda yapılan tıbbi gözlemler, akciğer kanserine yakalanan her 10 kişiden 9'unun sigara tükettiğini ifade etmiştir."
= korelasyon.
"20. yüzyılın ortalarına doğru yapılan detaylı tıbbi araştırmalar sonucu, sigara dumanının akciğer hücrelerinde birikerek kansere neden olduğunu kanıtlamıştır."
''bazı şeylerin zaman içinde peşpeşe gerçekleşiyor olması mutlaka aralarında nedensellik ilişkisi bulunduğunu göstermez.'' david hume sözü bu olayı işaret ediyor sanırım.
iki değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi veya bir değişkenin iki yada daha çok değişken ile olan ilişkisini test etmek, varsa bu ilişkinin derecesini ölçmek için kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. örneğin özel sektörde çalışan kişilerin tecrübe ve maaşı arasında bir ilişki olmasını bekleriz işte korelasyon analizi ile bu ilişkiyi ölçmeye yarar.
korelasyon, olasılık kuramı ve istatistikte iki rassal değişken arasındaki doğrusal ilişkinin yönünü ve gücünü belirtir. genel istatistiksel kullanımda korelasyon, bağımsızlık durumundan ne kadar uzaklaşıldığını gösterir.
bağlantı. fiziksel, sosyolojik yada biyolojik iki olay aynı dış etkenlere bağlı olarak birbirleri ile orantılı şekilde artıyor yada azalıyor sa aralarında pozitif, biri artıyor biri azalıyorsa negatif korelasyon vardır. çokca nedensellikle karıştırılır. oysa ki :
miami nufusunu artması ile miamide ki ölüm oranının artması arasında bir pozitif korelasyon vardır. ama nedensellik yoktur. yani miamide yaşıyor olmanız sizi abd deki diğer şehirlerde yaşamaktan daha hızlı öldürmez.
gelgelelim miami amerika da emekli insanlar tarafından ve küba lılardan çok göç alan bir bölgedir. eğer emekli iseniz muhtemelen yakında öleceksiniz. küba lı iseniz ortalama bir amerikalı dan daha kısa yaşayacaksınızdır.
emekli olmak ve yakında ölecek olmanız arasında ki ilişki nedenselliktir.
sadece ters olmayan orantı. iki (ya da daha fazla) değişken arasındaki mutlak bağıntıyı tespit eden orandır, sebep sonuç ilişkisini araştırmaya yarar.
en fazla istatistik alanında kullanılır. ancak ekonomide regresyon analizi gibi kastırıcı bir işe giriştiyseniz dikkatli olun, değişkenler arasında negatif ya da pozitif herhangi bir korelasyon istenmeyen durumdur. hipotez elinizde patlayabilir...
çıktığı değere göre ters veya doğru orantı demek mümkün olan hede. o da tabii ardındaki bilgilerle yorumlara dayanır.
her türlü bilimde kullanılabilir, değişken her alanda değişkendir.
iki değişken arasındaki ilişkinin kuvvetini gösteren ve -1 ile 1 arasında bir değer alabilen katsayıdır...
iki değişken arasındaki korelasyon katsayısı incelenirken dikkat edilmesi gereken nokta korelasyon katsayısının bir nedensellik içermemesidir. yani iki değişken arasındaki korelasyon katsayısına bakarak sadece bu iki değişken arasındaki ilişkinin kuvveti ve yönü hakkında bir yorum yapabiliriz, hangi değişkenin hangi değişkeni etkilediği, başka bir değişle incelediğimiz iki değişkenden hangisinin bağımlı değişken, hangisinin bağımsız değişken olduğu hakkında bir fikir yürütemeyiz...
pozitif ve negatif biimleri vardır. şimdi aşk ilişkilerinin korelasyonunu almaya çalışırsak: bazı değer negatif yönlü korelasyona (-1 e yakın) girerken bazı bazı ilişkiler pozitif olurlar (+1 e yakın) pozitif olanda değişkenler birbirlerine bağlı olarak artarlar. birlikte olunan kadının akıllı/zeki ve kültürlü olması, halden bilmesi ilişki ömrü için pozitif bir korelasyon anlamına gelmektedir ki ilişki ömrünü uzatır.. sadece güzel seksi vs fani şeylere sahip olması ilişki ömürünü olumsuz etkileyecektir ama korelasyon kurulamaz.
muhendislikte olcme ve/veya deneylerde kullanilir. deneyimizde birbirine gore degisen iki degerin soz konusu olmasi durumunda , bu iki deger arasinda dogrusal bir iliski olup olmadigi bulmak ve iliski varsa da bir denklem cikararak deneye ve degiskenlere kisa yoldan hakim olmamizi saglar. elimizde ki deney ortaminin davranisini kagida dokmektir isin asli.
