vajalik • Põhjuslik seos on kindla suunaga Korrelatsioonanalüüs: • Võimaldab analüüsida muutujate vahelise seose olemasolu, tugevust ja suunda • Osakorrelatsioon - kirjeldab kahe muutuja vahelist korrelatsiooni, võttes arvesse ühe või enama muutuja mõju • Positiivne korrelatsioon — ühe suuruse kasvades teine suurus samuti kasvab • Negatiivne korrelatsioon — ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb • Korrelatsioonisõltuvus puudub – tunnused on mittekorreleerunud, kui nt tunnuste hajuvus on väga suur ja seoseid ei teki • Nähtuste vastastikune sõltuvus ehk suhe, mille tõttu muutused ühes nähtuses kutsuvad esile ka muutused teises nähtuses • Lineaarne e Pearsoni korrelatsioonikordaja - standardiseeritud hälvete korrutiste keskmine – Excelis: CORREL=(array1;array2) • Korrelatsioonikordaja (r) alusel hinnatakse nähtustevahelise seose tugevust: – .....- 0,2 – tunnuste vahel puudub või on nõrk seos – 0,3...0,6 keskmine seos
suurus samuti kasvab · Korrelatsioonikordaja (r) alusel hinnatakse nähtustevahelise seose tugevust: · Negatiivne korrelatsioon -- ühe suuruse kasvades teine suurus kahaneb .....- 0,2 tunnuste vahel puudub või on nõrk seos · Korrelatsioonisõltuvus puudub tunnused on 0,3...0,6 keskmine seos mittekorreleerunud, kui nt tunnuste hajuvus on väga suur 0,7-... tugev või väga tugev seos ja seoseid ei teki Chi-square Regression analysis · Selgitada ja ennustada sõltuva muutuja variatsioone hinnates erinevate · Mitteparameetriline test gruppide sõltumatute muutujate mõju sõltuvale muutujale. This statistical method was
annaabi.ee 
