Korrelatsioon on termin, mis viitab kahe muutuja vahelise seose tugevusele, kui tugev või kõrge korrelatsioon tähendab, et kahel või enamal muutujal on üksteisega tugev seos, nõrk või madal korrelatsioon tähendab, et muutujad on vaevalt seotud. Korrelatsioonianalüüs on selle seose tugevuse uurimise protsess olemasolevate statistiliste andmetega.
Sotsioloogid saavad kasutada statistiline tarkvara nagu SPSS, et teha kindlaks, kas kahe muutuja vahel on seos ja kui tugev see on võib olla ja statistiline protsess annab korrelatsioonikordaja, mis ütleb teile seda teave.
Kõige laialdasemalt kasutatav korrelatsioonikordaja on Pearsoni r. See analüüs eeldab, et kahte analüüsitavat muutujat mõõdetakse vähemalt intervallkaalud, mis tähendab, et neid mõõdetakse suureneva väärtuse vahemikus. Koefitsient arvutatakse, võttes kahe muutuja kovariatsiooni ja jagades selle nende korrutisega standardhälbed.
Korrelatsioonianalüüsi tugevuse mõistmine
Korrelatsioonikordajad võivad olla vahemikus -1.00 kuni +1.00, kus väärtus -1.00 tähistab täiuslikku negatiivset korrelatsiooni, mis tähendab, et ühe väärtusena muutuja suureneb, teine väheneb, samal ajal kui väärtus +1,00 esindab täiuslikku positiivset suhet, mis tähendab, et kui ühe muutuja väärtus suureneb, kasvab teine.
Need väärtused tähistavad kahe muutuja vahel täiesti lineaarset suhet, nii et kui joonistada tulemused graafikule, moodustaks see sirge, kuid väärtus 0,00 tähendab, et testitavate muutujate vahel pole seost ja see joonistatakse eraldi ridadena täielikult.
Võtame näiteks hariduse ja sissetuleku vahelise seose, mida näidatakse lisatud pildil. See näitab, et mida rohkem haridust on, seda rohkem raha nad oma tööga teenivad. Teisisõnu, need andmed näitavad seda haridus ja sissetulek on omavahel seotud ja nende kahe vahel on tugev positiivne korrelatsioon - nii kui haridus tõuseb ka sissetulekud ning hariduse ja rikkuse vahel leitakse samasugune korrelatsioonisuhe nagu noh.
Statistiliste korrelatsioonianalüüside kasulikkus
Sellised statistilised analüüsid on kasulikud, kuna need võivad meile näidata, kuidas erinevad ühiskonna suundumused või mustrid võivad olla omavahel seotud, näiteks töötus ja kuritegevus; ning nad saavad valgustada, kuidas kogemused ja sotsiaalsed omadused kujundavad inimese elus toimuvat. Korrelatsioonianalüüs võimaldab meil enesekindlalt öelda, et kahe vahel on suhe või ei ole seda erinevad mustrid või muutujad, mis võimaldab meil ennustada tulemuse tõenäosust elanikkonna hulgas uuritud.
Värske abielu ja hariduse uuring leidis tugevat negatiivset seost haridustaseme ja lahutuste määra vahel. Perekonna kasvu riikliku uuringu andmed näitavad, et kui naiste haridustase tõuseb, langeb esimeste abielude lahutuste määr.
Oluline on siiski meeles pidada, et korrelatsioon ei ole sama, mis põhjuslik seos, nii et kuigi nende vahel on tugev seos haridus ja lahutuste määr, mis ei tähenda tingimata naiste seas abielulahutuse vähenemist hariduse hulga tõttu saadud.