Korelacja dodatnia vs. Korelacja odwrotna: Whats the Difference?
Positive Correlation vs. Inverse Correlation: An Overview
W dziedzinie statystyki, korelacja opisuje związek pomiędzy dwiema zmiennymi. Zmienne są skorelowane, jeśli po zmianie jednej z nich następuje zmiana w drugiej. Korelacja pokazuje, czy związek jest pozytywny czy negatywny i jak silny jest ten związek. Korelacja dodatnia opisuje związek między dwiema zmiennymi, które zmieniają się razem, podczas gdy korelacja odwrotna opisuje związek między dwiema zmiennymi, które zmieniają się w przeciwnych kierunkach. Korelacja odwrotna jest czasami znana jako korelacja ujemna, która opisuje ten sam typ relacji między zmiennymi.
Key Takeaways
- Korelacja dodatnia istnieje, gdy dwie powiązane zmienne poruszają się w tym samym kierunku.Korelacja odwrotna występuje, gdy dwie powiązane zmienne poruszają się w przeciwnym kierunku.
- Korelacja nie musi oznaczać związku przyczynowego, ponieważ inne czynniki mogą wpływać na kierunek.
Korelacja dodatnia
Gdy dwie powiązane zmienne poruszają się w tym samym kierunku, ich związek jest dodatni. Korelacja ta jest mierzona za pomocą współczynnika korelacji (r). Kiedy r jest większe niż 0, jest dodatnie. Gdy r wynosi +1,0, mamy do czynienia z doskonałą korelacją dodatnią. Przykłady korelacji dodatnich występują w codziennym życiu większości ludzi. Im więcej pieniędzy wydanych na reklamę, tym więcej klientów kupuje od firmy. Ponieważ jest to często trudne do zmierzenia, współczynnik korelacji byłby prawdopodobnie mniejszy niż +1,0. Silniejsza korelacja istniałaby w przypadku im więcej godzin pracuje pracownik, tym większa będzie jego wypłata.
Korelacja jest odpowiednia do analizy związku między znaczącymi, policzalnymi danymi.
Korelacja odwrotna
Gdy dwie powiązane zmienne poruszają się w przeciwnych kierunkach, ich związek jest ujemny. Gdy współczynnik korelacji (r) jest mniejszy od 0, jest ujemny. Kiedy r wynosi -1,0, mamy do czynienia z doskonałą korelacją ujemną. Odwrotne korelacje opisują dwa czynniki, które zmieniają się względem siebie. Przykłady obejmują malejące saldo bankowe w stosunku do zwiększonych nawyków wydatkowych i zmniejszony przebieg benzyny w stosunku do zwiększonej średniej prędkości jazdy. Jednym z przykładów odwrotnej korelacji w świecie inwestycji jest związek pomiędzy akcjami i obligacjami. Gdy ceny akcji rosną, rynek obligacji ma tendencję do spadku, podobnie jak rynek obligacji radzi sobie dobrze, gdy akcje osiągają gorsze wyniki.
Specjalne rozważania
Ważne jest, aby zrozumieć, że korelacja niekoniecznie oznacza związek przyczynowy. Zmienne A i B mogą rosnąć i spadać razem, lub A może rosnąć, gdy B spada. Jednakże, nie zawsze jest prawdą, że wzrost jednego czynnika bezpośrednio wpływa na wzrost lub spadek drugiego. Oba mogą być spowodowane przez trzeci czynnik, taki jak ceny towarów, lub pozorny związek między zmiennymi może być przypadkowy.
Na przykład liczba osób podłączonych do Internetu wzrasta od początku jego istnienia, a cena ropy naftowej, do 2015 r., generalnie wykazywała tendencję wzrostową w tym samym okresie. Jest to pozytywna korelacja, ale te dwa czynniki prawie na pewno nie mają znaczącego związku. To, że zarówno populacja użytkowników Internetu, jak i cena ropy wzrosły, jest prawdopodobnie zbiegiem okoliczności.