Корреляция (от лат. correlatio «соотношение») — это взаимосвязь между разными показателями в статистике. Например, когда один показатель увеличивается, другой уменьшается — или тоже увеличивается. Корреляцию используют, чтобы оценить зависимость переменных друг от друга.
Если два показателя коррелируют друг с другом, выше вероятность, что они как-то связаны: например, один зависит от другого или они оба зависят от третьей переменной.
Корреляция может быть:
- положительной — когда один показатель растет, другой тоже растет;
- отрицательной — когда одна переменная растет, другая уменьшается;
- нейтральной — изменения не связаны друг с другом.
Что показывает корреляция?
С помощью корреляции определяют, как одна переменная меняется относительно другой — это определение из статистики. Это нужно, чтобы оценить, насколько показатели могут быть взаимосвязаны.
Корреляция — это не зависимость. Если две переменные коррелируют друг с другом — это еще не значит, что между ними есть причинно-следственная связь. Причины корреляции нужно исследовать отдельно — чтобы понять, как именно могут быть связаны показатели.
Корреляция может быть случайной. Иногда друг с другом коррелируют показатели, которые вообще не связаны и никак не зависят один от другого. Есть целый сайт, где собраны абсурдные корреляции: например, чем меньше люди потребляют маргарина, тем меньше разводов в штате Мэн. Корреляция — больше 99%! Понятно, что связи тут, скорее всего, нет, просто совпадение. Такое явление называют spurious correlation, или ложной корреляцией.
Для чего тогда нужна корреляция
Несмотря на риск простого совпадения, чаще всего корреляция все же помогает найти неочевидные связи между переменными. Связи могут быть различными:
- прямая зависимость одного фактора от другого;
- непрямая зависимость, например, участвуют еще и вспомогательные факторы;
- зависимость обеих переменных от какой-то третьей;
- еще какая-то связь между переменными.
Вот пример: продажи мороженого коррелируют с количеством лесных пожаров. Да, эти факторы не связаны напрямую, но есть третья переменная, которая влияет на оба: жаркая погода.
Вывод не всегда такой очевидный, как в примере выше. Поэтому корреляцию не стоит использовать как окончательный результат исследования, но не нужно и недооценивать возможную связь.
Корреляция может быть оценена различными методами, включая линейную корреляцию, которая предполагает существование линейной зависимости между переменными, а также непараметрическую корреляцию, которая не требует предположения о форме распределения данных. Для интерпретации корреляции важно учитывать контекст и особенности данных. Например, в анализе данных в науке и бизнесе корреляция может использоваться для прогнозирования и принятия решений.
????????????????????????
