Statistika konspekt
Seos võib olla kasvav, kahanev või konstantne.
Seost hinnatakse hajuvusdiagrammi abil- mida paremas seoses punktid, seda suurem on
korrellatsioonikordaja. Alati ei piisa ainult korrelatsioonikordaja väärtuse leidmisest, tuleb vaadata ka
algandmeid, mis annavad infot, miks selline korrelatsioonikordaja väärtus tuli ehk siis tuleb joonistada
hajuvusdiagramm.
Enimkasutatavad korrelatsioonikoefitsiendid mõõdavad enamasti lineaarset seost, korrelatsioonanalüüs ei
näita põhjuslikku seost.
Pidevad andmed- Pearson, Spearman, Kendall. Pidevate andmete puhul kasutatakse tavaliselt Pearsoni
korrelatsioonikordajat, nimetatakse ka lineaarseks korrelatsioonikordajaks, mis tähendab, et see mõõdab
vaid lineaarset seost, näiteks, kui meie andmed on mõne teise kujuga seoses, siis alahindab Pearsoni
korrelatsioonikordaja seose tugevust
annaabi.ee 
