Korelasyon iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve derecesini (gücünü) gösteren istatistiksel bir ölçüdür.
Korelasyon, "bir şey değiştiğinde başka bir şey de değişiyor mu?" sorusuna yanıt verir.
Korelasyon genellikle korelasyon katsayısı ile ifade edilir.
Korelasyon nedensellik demek değildir.
Yani ilişki olması birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez.
Peki, Korelasyon nedir?
Korelasyon kaç türü vardır? İşte merak edilenler ve Korelasyonun temel özellikleri..
Korelasyon Nedir?
Korelasyon, iki ya da daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ifade eden istatistiksel bir kavramdır.
Başka bir deyişle, bir değişkendeki değişimin diğer bir değişkenle nasıl bir ilişki içinde olduğunu gösterir.
Korelasyonun Temel Özellikleri Değer aralığı: Korelasyon katsayısı genellikle -1 ile +1 arasında bir değer alır. +1 → Pozitif tam korelasyon (bir değişken artarken diğeri de artar) -1 → Negatif tam korelasyon (bir değişken artarken diğeri azalır) 0 → Hiçbir ilişki yok (bağımsız değişkenler) Pozitif Korelasyon Nedir?
Pozitif Korelasyon: Eğitim seviyesi arttıkça gelir düzeyi de artıyorsa → pozitif korelasyon vardır.
Negatif Korelasyon Nedir?
Negatif Korelasyon: Egzersiz süresi arttıkça vücut kitle indeksi azalıyorsa → negatif korelasyon vardır. 0 Korelasyon Nedir?
Korelasyon Yok: Ayakkabı numarası ile sınav notları arasında anlamlı bir ilişki yoktur → korelasyon yok.
Korelasyon Formülü X ve Y değişkenlerinin ortalamasını alır.
Her veri noktasının ortalamadan farkını bulur.
Bu farkların çarpımlarının toplamını alır.
Bu değeri standart sapmaların çarpımıyla böler.
Korelasyon ≠ Nedensellik Bağı En önemli kural korelasyon, nedensellik anlamına gelmez. İki değişken birlikte değişiyor olabilir, ama bu birinin diğerine neden olduğu anlamına gelmez. Örneğin dondurma satışı ile boğulma vakaları arasında pozitif korelasyon olabilir. Çünkü yazın ikisi de artar.
Ama biri diğerine neden olmaz.
Korelasyon Türleri Pearson: İki sürekli ve doğrusal ilişkiye sahip değişken Spearman: Sıralı (ordinal) veriler, doğrusal olmayan ilişki Kendall Tau: Küçük veri setleri ve sıralama ilişkisi Çapraz Korelasyon : Zaman serisi verilerinde kullanılır Doğrusal (Linear) vs.
Doğrusal Olmayan (Nonlinear) İlişkiler Pearson korelasyonu doğrusal (lineer) ilişkiyi ölçer.
Değişkenler eğrisel bir ilişki içindeyse, Pearson korelasyonu yetersiz olabilir.
Veri Görselleştirme İpuçları Scatter plot (dağılım grafiği) korelasyonu görmek için idealdir.
Noktalar bir çizgi etrafında yoğunlaşıyorsa ilişki vardır.
Karışık, dağınık bir dağılım varsa ilişki zayıf ya da yoktur.
Korelasyona Aykırı Değerler (Outliers) Uç değerler, korelasyon katsayısını oldukça fazla etkileyebilir.
Bu yüzden analiz öncesi grafikle kontrol etmek önemlidir.
