Корреляция Пирсона

Наиболее часто используемый коэффициент корреляции Пирсона r (Pearson, 1896) называется также линейной корреляцией (термин корреляция впервые ввел Galton, 1888), т.к. измеряет степень линейных связей между переменными. Это основной тип корреляций, который предлагается в меню Основные статистики и таблицы; диалоговое окно Распределение коэффициента корреляции Пирсона также доступно с помощью опции Корреляции меню Анализ - Вероятностный калькулятор. Можно сказать, что корреляция определяет степень, с которой значения двух переменных пропорциональны друг другу. Важно, что значение коэффициента корреляции не зависит от масштаба измерения. Например, корреляция между ростом и весом будет одной и той же, независимо от того, проводились измерения в дюймах и футах или в сантиметрах и килограммах. Пропорциональность означает просто линейную зависимость. Корреляция высокая, если на графике зависимость можно представить прямой линией (с положительным или отрицательным углом наклона). Проведенная прямая называется прямой регрессии или прямой, построенной методом наименьших квадратов. Последний термин связан с тем, что сумма квадратов расстояний (вычисленная по оси Y) от наблюдаемых точек до прямой является минимальной из всех возможных. Заметим, что использование квадратов расстояний приводит к тому, что на оценки параметров сильно влияют выбросы. Корреляция Пирсона предполагает, что две рассматриваемые переменные измерены, по крайней мере, в интервальной шкале. Коэффициент корреляции Пирсона вычисляется следующим образом:

r12 = S(Yi1 - Y-bar1)*(Yi2 - Y-bar2) / [S(Yi1 - Y-bar1)2*S(Yi2 - Y-bar2)2](1/2)

См. также Корреляции - Обзор.