O corelație este o măsurare statistică a relației dintre două variabile. Corelațiile posibile variază de la +1 la -1. O corelație zero indică faptul că nu există nicio relație între variabile.
O corelație de -1 indică o corelație negativă perfectă, ceea ce înseamnă că pe măsură ce o variabilă crește, cealaltă coboară. O corelație de +1 indică o corelație pozitivă perfectă, ceea ce înseamnă că ambele variabile se deplasează în aceeași direcție împreună.
Corelațiile joacă un rol important în cercetarea psihologică. Studiile corelaționale sunt destul de frecvente în psihologie, mai ales că unele lucruri sunt imposibil de recreat sau cercetat într-un cadru de laborator.
În loc să efectueze un experiment, cercetătorii pot colecta date de la participanți pentru a analiza relațiile care pot exista între diferite variabile. Din datele și analiza pe care o colectează, cercetătorii pot face inferențe și predicții despre natura relațiilor dintre diferite variabile.
Coeficientul de corelație
Puterea corelației se măsoară de la -1.00 la +1.00. Coeficientul de corelație, adesea exprimat ca r, indică o măsură a direcției și puterii unei relații între două variabile. Cand r valoarea este mai aproape de +1 sau -1, indică faptul că există o relație liniară mai puternică între cele două variabile.
O corelație de -0,97 este o corelație negativă puternică, în timp ce o corelație de 0,10 ar fi o corelație pozitivă slabă. O corelație de +0,10 este mai slabă decât -0,74, iar o corelație de -0,98 este mai puternică decât +0,79.
Când vă gândiți la corelație, amintiți-vă doar această regulă la îndemână: Cu cât corelația este mai aproape de 0, cu atât este mai slabă, în timp ce cu cât este mai aproape de +/- 1, cu atât este mai puternică.
Scattergrams
Scattergramele (numite și diagrame de dispersie, grafice de dispersie sau diagrame de dispersie) sunt utilizate pentru a trasa variabile pe o diagramă (a se vedea exemplul de mai sus) pentru a observa asocierile sau relațiile dintre ele. Axa orizontală reprezintă o variabilă, iar axa verticală o reprezintă pe cealaltă.
Fiecare punct de pe complot este o măsurare diferită. Din aceste măsurători, se poate calcula o linie de tendință. Coeficientul de corelație este panta acelei linii. Când corelația este slabă (r este aproape de zero), linia este greu de distins. Când corelația este puternică (r este aproape de 1), linia va fi mai evidentă.
Corelații zero
O corelație zero sugerează că statistica de corelație nu a indicat o relație între cele două variabile. Este important să rețineți că acest lucru nu înseamnă că nu există deloc o relație; înseamnă pur și simplu că nu există o relație liniară. O corelație zero este adesea indicată folosind abrevierea r = 0.
Înțelegerea corelațiilor
Corelațiile pot fi confuze și mulți oameni echivalează pozitiv cu puternic și negativ cu slab. O relație între două variabile poate fi negativă, dar asta nu înseamnă că relația nu este puternică.
O corelație pozitivă slabă ar indica faptul că, deși ambele variabile tind să crească ca răspuns una la cealaltă, relația nu este foarte puternică. O corelație negativă puternică, pe de altă parte, ar indica o legătură puternică între cele două variabile, dar una crește ori de câte ori cealaltă coboară.
Corelația nu este o cauză
Desigur, corelația nu este egală cu cauzalitatea. Doar pentru că două variabile au o relație nu înseamnă că modificările dintr-o variabilă provoacă schimbări în cealaltă. Corelațiile ne spun că există o relație între variabile, dar acest lucru nu înseamnă neapărat că o variabilă determină schimbarea celeilalte.
Un exemplu des citat este corelația dintre consumul de înghețată și ratele de omucidere. Studiile au descoperit o corelație între creșterea vânzărilor de înghețată și creșterea în omucidere. Cu toate acestea, consumul de înghețată nu vă determină să comiteți crimă. În schimb, există o a treia variabilă: căldura. Ambele variabile cresc în timpul verii.
Corelație iluzorie
O corelație iluzorie este percepția unei relații între două variabile atunci când există doar o relație minoră - sau deloc - există. O corelație iluzorie nu înseamnă întotdeauna deducerea cauzalității; poate însemna, de asemenea, deducerea unei relații între două variabile atunci când una nu există.
De exemplu, oamenii presupun uneori că, deoarece două evenimente au avut loc la un moment dat în trecut, acel eveniment trebuie să fie cauza celuilalt. Aceste corelații iluzorii pot apărea atât în investigații științifice, cât și în situații din lumea reală.
Stereotipurile sunt un bun exemplu de corelații iluzorii. Cercetările au arătat că oamenii tind să presupună că anumite grupuri și trăsături apar împreună și supraestimează frecvent puterea asocierii dintre cele două variabile.
De exemplu, să presupunem că un bărbat are o credință greșită că toți oamenii din orașele mici sunt extrem de amabili. Când individul întâlnește o persoană foarte amabilă, presupunerea sa imediată ar putea fi că persoana respectivă provine dintr-un oraș mic, în ciuda faptului că bunătatea nu este legată de populația orașului.
