(x j x)(y j ȳ) r xy =

Transkrypt

1 KORELACJA. WSPÓŁCZYNNIKI KORELACJI Gdy w badaniu mamy kilka cech, często interesujemy się stopniem powiązania tych cech między sobą. Pod słowem korelacja rozumiemy współzależność. Mówimy np. o korelacji pewnej pary cech między sobą lub o korelacji między jedną wybraną cechą a zestawem innych cech. Zależność między cechami może być funkcyjna i statystyczna. Nas interesuje ta druga. Związek statystyczny polega na tym, że określonym wartościom jednej zmiennej (bądź kilku zmiennych) mogą odpowiadać różne wartości drugiej zmiennej (np. waga człowieka nie jest funkcją jego wzrostu; ludzi o tym samym wzroście mogą mieć zupełnie różną wagę). Wśród typów zależności statystycznej wyróżniamy zależność liniową i zależność krzywoliniową. Nas interesuje ta pierwsza. Podstawowym wstępnym narzędziem badania zależności pomiędzy dwoma zmiennymi jest tzw. wykres rozrzutu. Ale bardziej wiarygodną odpowiedź na pytanie o sile i kierunku statystycznej zależności liniowej pomiędzy dwoma zmiennymi dają współczynniki korelacji liniowej. 1

2 Współczynnik korelacji liniowej Pearsona Jest najbardziej znanym współczynnikiem mierzącym zależność liniową dwóch zmiennych typu ilościowego. Niech x 1, x 2,..., x n będą obserwowanymi wartościami zmiennej X, a y 1, y 2,..., y n odpowiednimi wartościami zmiennej Y. Współczynnikiem korelacji liniowej Pearsona pomiędzy X a Y nazywamy n j=1 r xy = (x j x)(y j ȳ) n j=1 (x j x). (1) 2 n j=1 (y j ȳ) 2 Podstawowe własności tego współczynnika: r xy = r yx [ 1, 1]; r xy > 0 zależność dodatnia; r xy < 0 zależność ujemna; r xy = 0 brak zależności liniowej; r xy = ±1 idealna zależność liniowa (czyli zmienne są powiązane liniową zależnością funkcyjną); im bliższe r xy jedności, tym zależność liniowa jest mocniejsza, im bliższe r xy zeru, tym zależność liniowa jest słabsza. W niektórych książkach można spotkać pewną klasyfikacje wartości współczynnika korelacji Pearsona np.: 0 < r xy < 0,1 korelacja nikła; 2

3 0,1 r xy < 0,3 korelacja słaba; 0,3 r xy < 0,5 korelacja przeciętna; 0,5 r xy < 0,7 korelacja wysoka; 0,7 r xy < 0,9 korelacja bardzo wysoka; 0,9 r xy < 1 korelacja prawie pełna. Warto podkreślić, iż współczynnik korelacji Pearsona jest miernikiem zależności liniowej. Zatem wartości współczynnika r xy, wskazujące na brak zależności, oznaczają tylko brak zależności liniowej, co zupełnie nie wyklucza, że zmienne mogą być w dużym stopniu zależne, ale zależność ta jest krzywoliniowa. Z drugiej zaś strony, nie można otrzymując względnie wysokie wartości r xy być od razu przekonanym, że istnieje wysoka zależność liniowa pomiędzy zmiennymi; czasami wysoka wartość współczynnika korelacji liniowej Pearsona pomiędzy dwoma zmiennymi X i Y jest spowodowana np. nie tyle mocną zależnością liniową pomiędzy tymi zmiennymi, lecz istnieniem innej zmiennej lub zmiennych, z którymi X i Y osobno są mocno skorelowane. Współczynnik korelacji rang Spearmana Jest to odpowiednik poprzedniego współczynnika, który mierzy zależność liniową dwóch zmiennych typu jakościowego (porządkowego). Najpierw wartościom zmiennych nadajemy rangi; rangą wartości zmiennej nazy- 3

4 wamy numer jej miejsca w szeregu niemalejącym tych wartości. Jeśli kilka wartości w szeregu są równe, to ich rangi będą jednakowe i równe średniej arytmetycznej numerów miejsc. Rangi oznaczamy odpowiednimi dużymi literami. Niech np. zmienna X przyjmuje wartości: x 1 = 2, x 2 = 8, x 3 = 10, x 4 = 5, x 5 = 9, x 6 = 5. Wówczas, przeliczając te wartości na rangi, otrzymujemy: X 1 = 1, X 2 = 4, X 3 = 6, X 4 = 2,5, X 5 = 5, X 6 = 2,5 (są to miejsca, które zajmują liczby x 1, x 2, x 3, x 4, x 5, x 6 po uporządkowaniu w szereg niemalejący). Jeśli zmienna Y przyjmuje odpowiednio wartości: y 1 = 3, y 2 = 6, y 3 = 8, y 4 = 8, y 5 = 9, y 6 = 1, to Y 1 = 2, Y 2 = 3, Y 3 = 4,5, Y 4 = 4,5, Y 5 = 6, Y 6 = 1. Współczynnik korelacji rang Spearmana wylicza się według wzoru: R xy = 1 6 n j=1 (X j Y j ) 2. (2) n(n 2 1) Np. dla podanych powyżej wartości otrzymamy R xy = 0,662. Współczynnik korelacji rang Spearmana jest nic innego, jak współczynnik korelacji liniowej Pearsona zastosowany do rang (a nie do wartości) zmiennych. Czyli jeśli zamiast wartości {(x i, y i )} podstawimy do wzoru 4

5 (1) wartości {(X i, Y i )}, to otrzymamy wzór (2). Z powodu wyżej wymienionego związku pomiędzy współczynnikami (1) i (2), własności współczynnika korelacji rang Spearmana są dokładnie takie same, jak własności współczynnika korelacji liniowej Pearsona. Korelacja cząstkowa i wieloraka Współczynniki korelacji liniowej są miernikami zależności pomiędzy wybraną parą zmiennych X i Y. Ale często interesuje nas także zależność badanej zmiennej Y od zestawu innych zmiennych (wszystkich pozostałych lub tylko części), z którymi mamy do czynienia w badaniu. Taką współzależność nazywamy korelacją wieloraką (wielokrotną) i mierzymy ją za pomocą odpowiedniego współczynnika. Oprócz korelacji wielorakiej, często interesujemy się również korelacją cząstkową. Okazuje się, że inne zmienne, poprzez swoje różne powiązania z wybraną parą zmiennych, wpływają na pomiar zależności pomiędzy X i Y, i mogą w sposób istotny zakłócić wartość współczynnika korelacji liniowej Pearsona. Istnieje możliwość oczyszczenia korelacji od tych zaburzeń i w tym przypadku sięgamy po pojęcie korelacji cząstkowej i odpowiedni jej współczynnik. Czyli korelacją cząstkową pomiędzy parą zmiennych X i Y nazywamy 5

6 współzależność pomiędzy tymi zmiennymi, po wykluczeniu wpływu innych zmiennych (wszystkich pozostałych lub tylko części) na zmienne X i Y, czyli jest to tzw. czysta współzależność pomiędzy X i Y. Podstawą do obliczania wspomnianych współczynników jest macierz korelacji C, odpowiadająca wszystkim zmiennym, które bierzemy pod uwagę; element ij tej macierzy to współczynnik korelacji liniowej Pearsona r ij dla zmiennych i i j (na przekątnej, oczywiście, stoją jedynki jako wartości współczynnika korelacji zmiennej samej z sobą). Dalej wygodnie jest kojarzyć zmienne z liczbami naturalnymi. Współczynnikiem korelacji cząstkowej pomiędzy zmiennymi i, j z wyłączeniem wpływu pozostałych zmiennych od 1 do k nazywamy C ij r ij.1...(i 1)(i+1)...(j 1)(j+1)...k =, Cii C jj gdzie C ij jest dopełnieniem algebraicznym elementu r ij macierzy C, czyli iloczynem ( 1) i+j oraz wyznacznika macierzy, którą otrzymamy z macierzy C poprzez wykreślenie i-tego wiersza oraz j-tej kolumny (analogicznie, C ii jest dopełnieniem algebraicznym elementu r ii = 1 macierzy C, a C jj jest dopełnieniem algebraicznym elementu r jj = 1 macierzy C). Indeks tego współczyn- 6

7 nika wskazuje: przed kropką dla których zmiennych jest on mierzony, a po kropce wpływ których zmiennych jest eliminowany. Podobnie jak współczynnik korelacji liniowej Pearsona, współczynnik korelacji cząstkowej przyjmuje wartości w przedziale [ 1, 1] i informuje zarówno o sile jak i kierunku zależności pomiędzy badanymi zmiennymi (interpretacja jego wartości jest analogiczna do wartości współczynnika korelacji liniowej Pearsona). Współczynnik korelacji cząstkowej może być większy bądź mniejszy od współczynnika korelacji liniowej Pearsona. Współczynnikiem korelacji wielorakiej pomiędzy zmienną i oraz zespołem pozostałych zmiennych od 1 do k nazywamy R i.1...(i 1)(i+1)...k = 1 C C ii, gdzie, jak wyżej, C ii jest dopełnieniem algebraicznym elementu r ii = 1 macierzy C, a C oznacza wyznacznik macierzy C. Ponownie, indeks tego współczynnika wskazuje: przed kropką dla której zmiennej jest on mierzony, a po kropce względem których zmiennych jest on mierzony. Współczynnik korelacji wielorakiej przyjmuje wartości w przedziale [0, 1] i informuje tylko o sile zależności 7

8 pomiędzy badanymi zmiennymi. Jest on równy 0 tylko wtedy, gdy zmienna i nie zależy od pozostałych zmiennych, oraz równy 1, gdy zmienna i jest funkcją liniową pozostałych zmiennych. Oczywiście, im bliższy jedności jest współczynnik korelacji wielorakiej, tym związek pomiędzy daną zmienną a pozostałymi jest silniejszy i odwrotnie, im bliższy zeru tym słabszy. Jeżeli przynajmniej jeden ze współczynników korelacji cząstkowej ma wartość 1, to współczynnik korelacji wielorakiej także wynosi 1; jeżeli wszystkie współczynniki korelacji cząstkowej są równe 0, to współczynnik korelacji wielorakiej także jest równy 0. Reasumując, można stwierdzić, że liczenie oprócz zwykłych współczynników korelacji również współczynników korelacji cząstkowej oraz wielorakiej dodaje sporo informacji na temat rzeczywistych powiązań pomiędzy zmiennymi. 8