Diagram korelacji - czym jest? Rodzaje diagramów korelacji
Diagram korelacji to narzędzie statystyczne, które służy do określania stopnia zależności pomiędzy badanymi zmiennymi. Zebranie danych w diagramie korelacji pokazuje wiele możliwości analitycznych w różnych dziedzinach, takich jak nauki społeczne, medycyna czy biznes. Aby zrozumieć i móc zaobserwować siłę związku między dwoma zmiennymi i poprawnie dokonać interpretacji współczynnika korelacji, jednocześnie warto pochylić się nad rodzajami występujących korelacji.
Najczęściej wyróżniamy korelację dodatnią oraz korelację ujemną. Pochylmy się również nad tym, czym jest wartość współczynnika korelacji:
Korelacja dodatnia
Korelacja dodatnia oznacza, że istnieje pozytywna zależność związku pomiędzy między dwoma zmiennymi w przeprowadzanej analizie korelacji. Innymi słowy, gdy jedna zmienna zwiększa swoją wartość, druga zmienna również zwiększa swoją wartość, a gdy jedna zmienna maleje, druga również maleje. To jest przeciwieństwem korelacji ujemnej, w której zmiany w jednej zmiennej są skorelowane z przeciwnymi zmianami jak w drugiej zmiennej.
- Przykładem korelacji dodatniej może być zależność między zmiennymi wiekiem, a doświadczeniem zawodowym. Im dłużej ktoś pracuje, tym więcej doświadczenia zawodowego ma i tym jest starszy. W tym przypadku wieku i doświadczenia zawodowego prezentowane zmienne skorelowane są pozytywnie, ponieważ w przypadku są skorelowane z zmianami w drugiej zmiennej (doświadczenia zawodowego). Doskonale takie zależności można wizualizować w formie wykresu punktowego.
Korelacja ujemna
Korelacja ujemna opisuje sytuację, kiedy istnieje negatywna zależność między dwoma zmiennymi. Innymi słowy, gdy jedna zmienna zwiększa swoją wartość, druga zmienna maleje, a gdy jedna zmienna maleje, druga zwiększa swoją wartość.
- Przykładem korelacji ujemnej może być zależność między ilością spędzanego czasu na nauce, a średnią ocenami. Im więcej czasu ktoś spędza na nauce, tym lepsze są jego oceny, ale gdy spędza mniej czasu na nauce, jego oceny są gorsze. W tym przypadku ilość spędzanego czasu na nauce i średnia ocen są skorelowane ujemnie, ponieważ zmiany w jednej zmiennej (ilość spędzanego czasu na nauce) są skorelowane z przeciwnymi zmianami w drugiej zmiennej (średnia ocen).
Rodzaje diagramów korelacji (wykres punktowy, wykres korelacji, wykres korelacji Pearsona)
Istnieje kilka rodzajów diagramów korelacji, takich jak diagram korelacji liniowej, diagram korelacji nieliniowej i diagram korelacji krzywej.
Diagram korelacji liniowej
Diagram korelacji liniowej jest najczęściej stosowany i pozwala na określenie, czy istnieje liniowa zależność między dwoma zmiennymi.
Diagram korelacji liniowej to wykres, który służy do prezentacji i analizy związku między dwoma zmiennymi ilościowymi. Zmiennymi takimi mogą być np. wysokość i masa ciała, cena produktu, a jego jakość itp.
Na osi x (osi poziomej) umieszcza się jedną zmienną, a na osi y (osi pionowej) drugą zmienną. Następnie na wykresie umieszcza się punkty, które odpowiadają poszczególnym parom wartości obu zmiennych. Jeśli między zmiennymi występuje zależność liniowa, to punkty na wykresie (punktowy diagram)tworzą linię prostą. Im bliżej linii prostej, przebiega przez więcej punktów, tym silniejsza jest korelacja między zmiennymi. Opisywanie działanie utworzy diagram korelacji badanych zmiennych.
W przypadku korelacji liniowej przeprowadzana analiza pozwala określić, czy między danymi występuje korelacja liniowa oraz jaka jest jej siła by utworzyć wykres zależności. Diagram korelacji służy także, jako narzędzie pozwalające oszacować, jak zmiana jednej zmiennej, wpływa na zmianę drugiej zmiennej.
Diagram korelacji nieliniowej
Diagram korelacji nieliniowej służy do określenia, czy istnieje jakaś inna, niż liniowa zależność między zmiennymi.
Diagram korelacji nieliniowej to wykres, który pokazuje, jak dwie zmienne nieliniowo wpływają na siebie nawzajem. Może to być pomocne w zrozumieniu, w jaki sposób jedna zmienna, zależy od drugiej, gdy zależność ta nie jest liniowa.
W wykresie korelacji nieliniowych, najpierw musisz zbadać zależność między dwoma zmiennymi. Możesz to zrobić, obliczając współczynnik korelacji nieliniowej, taki jak współczynnik korelacji Spearmana lub współczynnik korelacji Kendalla. Następnie możesz narysować wykres punktowy, gdzie na osi x umieszczasz jedną zmienną, a na osi y drugą sprawdzając zależność pomiędzy wartościami. Przykład wykresu punktowego idealnie obrazuje pary wartości zmiennych dla poszczególnych próbek. Wykres korelacji zazwyczaj prezentuje sytuacje, gdy Im bliżej punkty zgrupowane są razem, tym silniejsza jest zależność nieliniowa między zmiennymi.
Diagram korelacji krzywej
Diagram korelacji krzywej służy do określenia, czy istnieje zależność między zmiennymi w postaci krzywej.
Przewagą diagramu korelacji krzywej jest to, że jest to wykres korelacji zmiennych, który pokazuje, jak zmiana jednej zmiennej wpływa na inną zmienną, przy czym ta zależność jest określona przez krzywą. Może to być pomocne w zrozumieniu, w jaki sposób jedna zmienna zależy od drugiej, gdy zależność ta jest złożona i nie da się jej opisać za pomocą prostego wzoru liniowego.
Aby wyświetlić diagram korelacji krzywej, najpierw musisz zbadać zależność pomiędzy zmiennymi procesu. Tutaj również przykład wykresu punktowego jest doskonałym odwzorowaniem. Możesz to zrobić, obliczając odpowiedni współczynnik korelacji, taki jak współczynnik korelacji Pearsona lub współczynnik korelacji Spearmana. Następnie możesz narysować wykres korelacji excel, gdzie na osi x umieszczasz jedną zmienną, a na osi y drugą, a krzywa na wykresie będzie reprezentować zależność między zmiennymi. Im bliżej punktów zgrupowanych są razem na krzywej, tył łatwiej określić siłę liniowego związku.
Współczynnik korelacji
Aby wygenerować wykres korelacji, należy najpierw zbadać dane i określić, które zmienne chcemy porównać. Dzięki procesowi szukania korelacji, pomiędzy poszczególnymi zmiennymi możemy obliczyć współczynnik korelacji między tymi zmiennymi, który może być obliczony za pomocą różnych narzędzi statystycznych. Współczynnik korelacji może mieć wartość od -1 do 1 i określa siłę i kierunek zależności między zmiennymi. Wartość 0 oznacza brak zależności, wartość 1 oznacza silną zależność dodatnią, natomiast wartość -1 oznacza silną zależność ujemną. Doskonałym narzędziem pozwalającym wygenerować wykres zależności jest narzędzie Excel.
Zastosowanie diagramu korelacji jest bardzo szerokie, ponieważ pozwala na szybkie i łatwe zobrazowanie zależności między dwoma zmiennymi.
Jeśli zainteresował Cię temat opisujący diagram korelacji, zapraszamy Cię do przeczytania pozostałych artykułów, na których m.in. dowiesz się jak wprowadzić i rozwinąć system zgłaszania pomysłów, który zwiększy Twoją efektywność.
https://leanpartner.pl/system-sugestii-pracowniczych-kaizen/
Nasz autorski system sugestii funkcjonuje w szeregu organizacji, zarówno tych produkcyjnych jak i usługowych.
Zapraszamy do kontaktu.
