Korelācijas pētījums sastāv no divu mainīgo novērtēšanas, tā mērķis ir izpētīt korelācijas pakāpi starp tiem.
Tāpēc korelācijas pētījumos mēģina atklāt, kā viens mainīgais mainās tāpat kā cits. Tomēr šajā gadījumā mēs pētām tikai kustības virzienu un attiecību intensitāti. No otras puses, mums jāzina, ka korelācija nenozīmē cēloņsakarību. Tāpat, lai zinātu variācijas pakāpi, ir jāaprēķina kāda veida regresija; piemēram, lineāri vai daudzkārtīgi.
Kāpēc jāveic korelācijas pētījumi?
Šāda veida pētījumi notiek pēc protokola, kura pamatā ir zinātniskā metode. Vispirms mēs uzdodam jautājumus. Pēc tam mēs novērojam, lai radītu pirmo iespaidu. Tālāk mēs izmērām interesējošos mainīgos. Visbeidzot, mēs analizējam un izdarām secinājumus.
Ir arī vairāki iemesli, kāpēc varētu būt interesanti to veikt:
- Pirmkārt, tas ļauj mums uzzināt kaut ko tik svarīgu kā divu vai vairāku mainīgo korelācija. Tas ir, tas stāsta mums, kā mainās viens mainīgais, kad mēs modificējam otru. Tādā veidā tiek izslēgta iespējamā nejaušā iedarbība un tiek novērsta iespējama nejauša manipulācija.
- Parasti tas ir sākumpunkts regresijas modeļos. Kad mēs zinām variācijas pakāpi un salīdzināto mainīgo virzienu, mēs varam ģenerēt paskaidrojošu modeli.
- Viens no lielākajiem trūkumiem ir tas, ka tas neļauj izveidot cēloņu-seku attiecības. Lai uzzinātu šīs attiecības, būtu jāveic citi statistikas paņēmieni un, galvenokārt, jāpārskata esošā literatūra.
Korelācijas pētījumu raksturojums
Ir ērti zināt dažus tā galvenos raksturlielumus, kas būtu šādi:
- Tas ir balstīts uz iepriekšējo aprakstošo informācijas analīzi. Tādā veidā, kad mēs zinām katra mainīgā rādītājus, mēs varam izpētīt viņu attiecības.
- Tas ļauj izpētīt attiecības starp mainīgajiem bez nepieciešamības ar tiem manipulēt.
- Sniedz informāciju, pamatojoties uz salīdzināmām vērtībām.
- Tas ļauj mums uzzināt korelāciju starp diviem mainīgajiem. Tas ir, kā viens mainās, kad tiek modificēts cits. Turklāt tas informē par minēto variāciju virzienu.
- Galvenā statistika, ko izmanto, lai uzzinātu divu mainīgo saistības pakāpi, ir kvantitatīvo mainīgo lineārās korelācijas koeficients.
- Spīrmana koeficienta variantu izmanto nominālo vai kārtas mainīgo gadījumā. Abi ļauj mums uzzināt korelācijas pakāpi.
Korelācijas pētījumu piemērs
Iedomāsimies, ka mums ir noteikti dati par ekonomikas grāda studentiem. Mēs veicam provizorisku dokumentāru izmeklēšanu un atrodam atbilstošu informāciju. Šķiet, ka pastāv saistība starp pakāpēm un mainīgajiem lielumiem, piemēram, vecāku ienākumiem. Lai to izpētītu, mēs nolēmām veikt aptauju, un ienākumus klasificē trīs līmeņos (kārtas mainīgais).
Mēs varam novērot, ka process ir līdzīgs citu veidu, piemēram, eksperimentālā, procesam. Vispirms mums jāzina, ko mēs meklējam, attiecība starp mainīgajiem. Vēlāk, kā mēs to pētīsim, šajā gadījumā izmantojot Spīrmena koeficientu. Pēc tam mēs to pielietojam un analizējam iegūto informāciju. Pēdējais solis ir secinājumu izdarīšana.