kuidas tunnused käituvad omavahel. · H0:seost kahe tunnuse vahel ei ole r=0 · H1:r=ei0 Puudused: · Mõjutub erinditest (paar erindit võivad "venitada" kordaja suureks, kuigi tegelikult on seos nõrk) erind välja jätta · Mõjutub kolmandast tunnusest ehk punktid moodustavad mingi kolmanda tunnuse suhtes tõusva (langeva) pilve uurida kordajaid kolmanda tunnuse väärtuste kaupa · Tunneb ära vaid lineaarse seose, muu seose korral (ruutfunktsionaalne seos vms) võib anda tulemuseks nõrga või olematu sõltuvuse. Kõigil juhtudel on üldjuhul probleem nähtav hajuvusdiagrammilt. · Hii-ruut test kui x2 on suurem kui kriitiline väärtus, siis kummutame nullhüpoteesi. · Kahe mittearvulise tunnuse vahe saad hii-ruut testi tegemine. Seos on, kui erinevast soost inimeste tervisehinnangu jaotus on erinev. · Milline oleks oodatud tervisehinnangu jaotus, kui hinnangtervisele ei sõltuks soost
7 vahel. · Tugev seos: kordaja r absoluutväärtus on suurem kui 0.7. Lineaarsel korrelatsioonikordajal on järgmised puudused: · Mõjutub erinditest (paar erindit võivad "venitada" kordaja suureks, kuigi tegelikult on seos nõrk või vastupidi, muuta tugeva seose korral kordaja väärtuse väikeseks). · Mõjutub kolmandast tunnusest ehk punktid moodustavad mingi kolmanda tunnuse suhtes tõusva (langeva) pilve. · Tunneb ära vaid lineaarse seos, muu seose korral (ruutfunktsionaalne seos vms) võib anda tulemuseks nõrga või olematu sõltuvuse. Kõik puudused on üldjuhul näha hajuvusdiagrammilt, seega peab tunnustevahelise lineaarse seose määramisel lisaks kordaja leidmisele alati vaatama ka vastavat hajuvusdiagrammi. 3.4. Lineaarne ühe argumendiga regressioonmudel Regressioonanalüüs tegeleb tunnustevaheliste seoste funktsionaalse kirjeldamisega (ehk
annaabi.ee 
