img
Moč povezanosti

Izračuni koeficientov korelacije za nominalni, ordinalni, intervalni ali razmernostni tip spremenljivk.

  • Nominalni tip spremenljivk:

    Ker χ2 statistika ni primerljiva med različnimi tabelami, nam ne podaja informacije o moči povezanosti. Slednjo merimo s kontingenčnimi koeficienti, ki so izpeljani iz χ2 ter normirani (imajo določen interval možnih vrednosti in so zato primerljivi med različnimi tabelami).

    Cramerjev α

    0.05 < α < 0.3 šibka povezanost
    0.3 < α < 0.6 srednje močna povezanost
    0.6 < α < 1 močna povezanost.

  • Ordinalni tip spremenljivk:

    Spearmanov koeficient korelacije rangov lahko zavzame vrednosti na intervalu [-1,1].Pomen ključnih vrednosti v tem intervalu je:

    rs = 0 ... Ni povezanosti med spremenljivkama (ni razlik med pari rangov).

    rs = 1 ... Popolna pozitivna povezanost.

    Če se z večanjem rangov po prvi spremenljivki večajo tudi rangi po drugi spremenljivki, gre za pozitivno povezanost. Takrat je koeficient pozitiven in blizu 1.
    rs = -1 ...Popolna negativna povezanost. Če se z večanjem rangov po prvi spremenljivki manjšajo rangi po drugi spremenljivki, gre za negativno povezanost. Takrat je koeficient negativen in blizu -1.

  • Intervalni in razmernostni tip spremenljivk:

    Povezanost za intervalni/razmernostni tip para spremenljivk lahko merimo s kovarianco, ki meri linearno povezanost med spremenljivkama.

    Kovarianca

    Cxy > 0 pozitivna linearna povezanost
    Cxy = 0 ni linearne povezanosti
    Cxy < 0 negativna linearna povezanost.

    Ker kovarianca ni primerljiva, računamo Pearsonov koeficient korelacije kot mero linearne povezanosti med dvema intervalnima/razmernostnima spremenljivkama

    Koeficient korelacije lahko zavzame vrednosti v intervalu [-1, 1].

    Rxy > 0 oz. blizu 1 pozitivna linearna povezanost - če se z večanjem vrednosti prve spremenljivke večajo vrednosti tudi druge spremenljivke.

    Rxy < 0 oz. blizu -1 negativna linearna povezanost - če se z večanjem vrednosti prve spremenljivke vrednosti druge spremenljivke manjšajo.

    Rxy ~ 0 (blizu 0) ne gre niti za pozitivno, niti za negativno linearno povezanost, spremenljivki nista linearno povezani.

  • Kaj storimo, če imamo spremenljivke različnih merskih lestvic (npr.: eno ordinalno in eno intervalno ali razmernostno spremenljivko)?

    V tem primeru spremenljivko, ki ima boljšo mersko lestvico, obravnavamo, kot da ima tako mersko lestvico, kot spremenljivka s slabšo mersko lestvico. Če bi preverjalo domnevo o povezanosti med nominalno in ordinalno spremenljivko, bi obe obravnavali kot nominalni in torej uporabili χ2 test.

    Če pa imamo eno ordinalno in eno intervalno ali razmernostno spremenljivko, tak par spremenljivk obravnavamo kot ordinalni tip para spremenljivk. Pred analizo pa moramo enotam glede na vrednost intervalne/razmernostne spremenljivke pripisati rang in ta rang obravnavati kot ordinalno spremenljivko.