korelasyonu ne demek?
Korelasyon
Korelasyon, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin veya bağlantının istatistiksel bir ölçüsüdür. Bu ölçü, değişkenlerin birlikte nasıl değiştiğini veya hareket ettiğini gösterir. Korelasyon, bir neden-sonuç ilişkisi olmasa bile değişkenler arasında bir örüntü olup olmadığını anlamamıza yardımcı olur.
Temel Kavramlar:
- Korelasyon Katsayısı (r): [-1, +1] aralığında bir değerdir.
- +1: Mükemmel pozitif korelasyon. Bir değişken artarken diğeri de artar.
- 0: Korelasyon yok. Değişkenler arasında ilişki yoktur.
- -1: Mükemmel negatif korelasyon. Bir değişken artarken diğeri azalır.
- Pozitif Korelasyon: Değişkenler aynı yönde hareket eder. Örnek: Çalışma saati arttıkça sınav notu da artar.
- Negatif Korelasyon: Değişkenler ters yönde hareket eder. Örnek: Hava sıcaklığı arttıkça mont satışları azalır.
- Sıfır Korelasyon: Değişkenler arasında anlamlı bir ilişki yoktur.
Korelasyon Türleri:
- Pearson Korelasyonu: Sürekli ve normal dağılıma sahip değişkenler arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. (Pearson Korelasyonu)
- Spearman Korelasyonu: Sıralı veya normal dağılıma sahip olmayan değişkenler arasındaki ilişkiyi ölçer. (Spearman%20Korelasyonu)
- Kendall Korelasyonu: Sıralı veriler için başka bir korelasyon ölçüsüdür. (Kendall%20Korelasyonu)
Korelasyonun Önemi:
- Veri analizi ve yorumlamada önemli bir araçtır.
- Değişkenler arasındaki ilişkileri belirleyerek tahminler yapmaya yardımcı olur.
- Bilimsel araştırmalarda hipotezleri test etmek için kullanılır.
Dikkat Edilmesi Gerekenler:
- Korelasyon, neden-sonuç ilişkisi anlamına gelmez. Sadece değişkenler arasındaki ilişkiyi gösterir. Nedensellik kavramı farklıdır. (Nedensellik)
- Yanlış korelasyonlar (spurious correlations) yanıltıcı olabilir. (Yanlış%20Korelasyon)
- Ayırıcı değişkenler (lurking variables) korelasyonu etkileyebilir. (Ayırıcı%20Değişken)
Korelasyon analizi, veri setlerindeki karmaşık ilişkileri anlamak için güçlü bir araçtır, ancak sonuçları dikkatle yorumlamak ve potansiyel yanılgıları göz önünde bulundurmak önemlidir.