Analiza corelației
Datele pentru analiza corelației pot fi găsite în fișierul numit:
Analiza corelației este analiza dependenței a două variabile. O folosim pentru a afla dacă se modifică 1 variabilă, dacă afectează a doua variabilă. O dependență de corelație directă înseamnă că, dacă o variabilă crește, atunci crește și cealaltă. De exemplu, cu cât primesc mai multe calorii fără să mă mișc, cu atât cântăresc mai mult. Corelația indirectă depinde de faptul că atunci când o variabilă crește, atunci cealaltă scade. De exemplu, la persoanele obeze, cu cât exercită mai mult, cu atât cântăresc mai puțin.
Rezultatul analizei de corelație este coeficientul r, care ia valori în intervalul de la -1 la +1. Minus 1 înseamnă o dependență liniară indirectă absolută, 0 înseamnă nicio dependență și 1 înseamnă o dependență liniară absolută directă. Cu alte cuvinte: cu cât coeficientul de corelație este mai aproape de 0, cu atât este mai slabă relația dintre variabilele examinate, resp. inexistent. În schimb, cu cât este mai aproape de 1 sau de -1, cu atât este mai puternică relația dintre variabile. În practică, însă, acești coeficienți aproape niciodată nu ating aceste limite, dar sunt undeva în interval. Prin urmare, trebuie să interpretăm noi înșine valorile. Valorile coeficientului de corelație 0,8 la 1 (-0,8 la -1) sunt considerate a fi deosebit de puternice, adică există o interdependență foarte puternică între variabile. Valorile de la 0,4 la 0,8 (-0,4 la -0,8) sunt moderat de puternice și de la 0 la 0,4 (-0,4 la 0) sunt considerate slabe.
Misiune:
Calculați corelația dintre subscalele chestionarului PID prin deliberare și intuiție.
Soluţie:
În fișier, faceți clic pe Analizare → Corelare bivariată.
În caseta de dialog, selectați două variabile din care dorim să calculăm corelația. În cazul nostru, este scorul sumar al deliberării PID și scorul sumar al intuiției PID. Dacă dorim să corelăm mai multe variabile, le mutăm pe toate, caz în care rezultatul va fi o matrice de corelație. În partea de jos sunt două casete de selectare. Desemnarea testului cu o coadă și a testului cu două cozi. Vom lăsa valoarea implicită a două cozi. Mai mult, în colțul din stânga jos există o opțiune pentru a verifica Semnalarea corelațiilor semnificative. Vom verifica și această opțiune. Faceți clic pe OK pentru a începe întreaga analiză.
FIG. 1. Ghid de corelare
Rezultatele noastre:
FIG. 2 Rezultate ale analizei de corelație
După cum putem vedea în tabel, scalele individuale ale chestionarului PID se corelează doar slab doar r = 0,25, p