·Kui tunnuste vahel on märgata ühist käitumist, siis ei pruugi see tegelikult alati tuleneda nendevahelisest sisulisest seosest. ·Olla ettevaatlik seoste tõlgendamisel: erindid; erinevad grupid; seos, mis tuleneb mingitest kõrvalistest tunnustest/nähtustest Spearmani astakKK, astak - in. järjekorra nr. Soo, rahvuse lõikes ei saa korrelatsiooni kasutada. Kasutatakse arvtunnuste puhul. ·Spearmani korrelatsioonikordaja kasutab mõõtmistulemuste asemel nende astakuid. ·Astakkorrelatsioonikordaja väärtus vaatab tunnuse väärtuste järjestust. ·Seetõttu pole astakkorrelatsioonikordaja ka nii tundlik erindite suhtes. ·Võib teatud mööndustega kasutada ka järjestustunnuste puhul.
Kuidas on kaks tunnust seotud? Reeglina mõõdetakse seost kahe intervalltunnuse (või järjestustunnuse) vahel. On oluline, et mõlemad mõõdetavad tunnused moodustaksid mingi järjestuse. Korrelatsioonanalüüs KORDAJAD Enamlevinud korrelatsioonikordajad Pearsoni kordaja puudused • Lineaarne seos: tunneb punktipilve, mis on venitatud piki sirget. • Tundlik erandite suhtes: paar üksikut erandit väikeses valimis kahekordistavad kordaja väärtust. Spearman e. astakkorrelatsioonikordaja • Pidevad tunnused ei ole normaaljaotusega (ka erandlikud väärtused) • Järjestustunnus • Spearmanni kordaja > Pearsoni kordaja (tavaliselt) Kendall • Vähemalt järjestustunnused • Samasuunaliste ja vastassuunaliste paaride analüüs. Crameri V • Nimitunnuste seose tugevuse uurimiseks. • Kordaja ei näita seose suunda, ainult tugevust. Sagedustabeli koostamine järjestustunnus Esmalt üldine ülevaade vastajate vastustest jne Nimitunnus Intervalltunnus
· Regressioonisõltuvus ei ole pööratav. Tema kuju oleneb sellest, kas vaadelda suurust y x-i funktsioonina või vastupidi. · Korrelatsioon kui lähedale on koondunud punktid üksteise suhtes. · Erind anomaalne punkt. Ebatüüpilise erindi võib välja jätta, nt. viimsi pole traditsiooniline vald. · Tugevus: kui lähedal on punktid (joonisel). Suund: ; + või -; kasvav või kahanev. Kuju: kui vähegi võimalik võiks vaadelda lineaarsena (korrelatsiooni analüüsi puhul). · Astakkorrelatsioonikordaja e Spearmanikordaja: põhiolemuselt lineaarne ikkagi aga üle minnakse järjeskaalale. Kõiki füüsilisi suurusi mõõdetakse suhteskaalal (tavaliselt). (roo) on valimi ja üldkogumi korrelatsioon. Spearmani kordaja osas toome selle 1 erindi punkti teistele lähemale. Kõigi vahemaaks saab 1 ühik. Ei ole nii täpne kui lineaarne kordaja, see on üldistav kordaja, seega kaotame täpsuses. · Nelikkorrelatsioon (nelikkorrelatsioonikordaja) saab kasutada kui ei ole
teise suuruse Y väärtust, mida täpselt ei saa kindlaks määrata. Statistiline seos väljendub ühe juhusliku suuruse Y keskväärtuse sõltuvuses teise juhusliku suuruse X väärtustest. Enamlevinud korrelatsioonikordajad: · Pearsoni kordaja Lineaarne seos: tunneb punktipilve, mis on venitatud piki sirget. Tundlik erandite suhtes: paar üksikut erandit väikeses valimis kahekordistavad kordaja väärtust. · Spearman ehk astakkorrelatsioonikordaja Pidevad tunnused ei ole normaaljaotusega (ka erandlikud väärtused) Järjestustunnus (kui vähemalt üks uuritavatest tunnustest on järjestustunnus) · Kendall kordaja Vähemalt järjestustunnused Samasuunaliste ja vastassuunaliste paaride analüüs. · Crameri V kordaja Nimitunnuste seose tugevuse uurimiseks (ja/või binaarse tunnuse korral). Kordaja ei näita seose suunda, ainult tugevust
annaabi.ee 
