Co oznacza współczynnik korelacji ujemnej?

Współczynnik korelacji jest wykorzystywany w statystykach do opisania wzorca lub relacji między dwiema zmiennymi. Korelacja ujemna opisuje zakres, w jakim dwie zmienne poruszają się w przeciwnych kierunkach. Na przykład dla dwóch zmiennych, X i Y, wzrost X jest związany ze spadkiem Y. Ujemny współczynnik korelacji jest również nazywany korelacją odwrotną. Relacje korelacji są przedstawione na wykresach rozrzutu.

Korelacja ujemna a dodatnia

Korelacja ujemna pokazuje połączenie między dwiema zmiennymi w taki sam sposób jak dodatni współczynnik korelacji, a względne siły są takie same. Innymi słowy, współczynnik korelacji wynoszący 0, 85 wykazuje tę samą siłę, co współczynnik korelacji wynoszący -0, 85.

Współczynniki korelacji są zawsze wartościami od -1 do 1, gdzie -1 pokazuje idealną, liniową korelację ujemną, a 1 pokazuje idealną, liniową korelację dodatnią. Poniższa lista pokazuje, co wskazują różne wartości współczynnika korelacji:

Dokładnie - 1. Idealna ujemna (opadająca) relacja liniowa

- 0, 70. Silna ujemna (opadająca) zależność liniowa

- 0, 50. Umiarkowany negatywny (opadający z góry) związek

- 0, 30. Słaba ujemna (opadająca z góry) zależność liniowa

0. Brak zależności liniowej

+0, 30. Słaba dodatnia (opadająca) zależność liniowa

+0, 50. Umiarkowana dodatnia (opadająca) zależność liniowa

+0, 70. Silna dodatnia (opadająca) zależność liniowa

Dokładnie +1. Idealna dodatnia (opadająca) zależność liniowa

Innym sposobem myślenia o wartości liczbowej współczynnika korelacji jest procent. 20% wyższy ruch dla zmiennej X oznaczałby 20% niższy ruch dla zmiennej Y.

Skrajne współczynniki korelacji

Współczynnik korelacji wynoszący zero lub bliski zeru nie wykazuje znaczącej zależności między zmiennymi. W rzeczywistości liczby te są rzadko widoczne, ponieważ idealnie liniowe relacje są rzadkie.

Przykładem silnej ujemnej korelacji byłoby -.97, przy czym zmienne poruszałyby się w przeciwnych kierunkach niemal identycznym ruchem. Gdy liczby zbliżają się do 1 lub -1, wartości pokazują siłę relacji; na przykład 0, 92 lub -0, 97 wykazywałoby odpowiednio silną korelację dodatnią i ujemną.

Przykłady dodatnich i ujemnych współczynników korelacji

Na przykład wraz ze wzrostem temperatury na zewnątrz zmniejsza się ilość opadów śniegu; pokazuje to ujemną korelację i przez to miałby ujemny współczynnik korelacji.

Dodatnim współczynnikiem korelacji byłby związek między temperaturą a sprzedażą lodów; wraz ze wzrostem temperatury rośnie również sprzedaż lodów. Związek ten miałby dodatni współczynnik korelacji. Zależność ze współczynnikiem korelacji wynoszącym zero lub bardzo bliskim zeru może być temperatura i sprzedaż fast foodów (zakładając, że dla celów ilustracyjnych nie występuje korelacja zerowa), ponieważ temperatura zazwyczaj nie ma wpływu na to, czy ludzie spożywają fast food.

Dolna linia

Negatywna korelacja może wskazywać na silny związek lub słaby związek. Wiele osób uważa, że ​​korelacja –1 wskazuje na brak związku. Ale prawda jest odwrotna. Korelacja -1 wskazuje na prawie idealną relację wzdłuż linii prostej, która jest najsilniejszą możliwą relacją. Znak minus oznacza po prostu, że linia opada w dół i jest to relacja ujemna.