Korelasyon, istatistik biliminde iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve gücünü ölçmek için kullanılan temel bir kavramdır. Basitçe ifade etmek gerekirse, bir değişken değiştiğinde diğer değişkenin nasıl değiştiğini anlamamıza yardımcı olur. Bu ilişki pozitif, negatif veya hiç olmayabilir.
Korelasyonun Türleri
Korelasyonu anlamak için üç ana türünü bilmek önemlidir:
- Pozitif Korelasyon: İki değişkenin aynı yönde hareket ettiği durumdur. Bir değişken arttığında diğeri de artar, bir değişken azaldığında diğeri de azalır. Örneğin, bir öğrencinin ders çalışma süresi arttıkça sınav başarısının artması pozitif korelasyona bir örnektir.
- Negatif Korelasyon: İki değişkenin zıt yönlerde hareket ettiği durumdur. Bir değişken arttığında diğeri azalır, bir değişken azaldığında diğeri artar. Örneğin, bir aracın hızı arttıkça varış süresinin azalması negatif korelasyona bir örnektir.
- Sıfır Korelasyon: İki değişken arasında belirgin bir ilişki olmadığı durumdur. Bir değişkenin değişimi diğerini etkilemez. Örneğin, bir kişinin ayakkabı numarası ile IQ seviyesi arasında genellikle bir korelasyon bulunmaz.
Korelasyon Katsayısı
Korelasyonun gücünü ve yönünü ölçmek için kullanılan sayısal değere korelasyon katsayısı denir. Bu katsayı genellikle 'r' harfi ile gösterilir ve -1 ile +1 arasında değer alır:
- r = +1: Mükemmel pozitif korelasyon.
- r = -1: Mükemmel negatif korelasyon.
- r = 0: Sıfır korelasyon (ilişki yok).
- 0 < r < 1: Pozitif korelasyon (ilişkinin gücü 0 ile 1 arasında değişir).
- -1 < r < 0: Negatif korelasyon (ilişkinin gücü -1 ile 0 arasında değişir).
Korelasyon katsayısının mutlak değeri (yani, işareti dikkate alınmadan değeri) ilişkinin gücünü gösterir. Örneğin, r = 0.8 ile r = -0.8 aynı güce sahip korelasyonlardır, ancak yönleri farklıdır.
Korelasyon ve Nedensellik Farkı
Korelasyonun en önemli ve sıkça karıştırılan yönü, korelasyonun nedensellik anlamına gelmediğidir. İki değişken arasında güçlü bir korelasyon olması, bir değişkenin diğerini doğrudan etkilediği anlamına gelmez. Arada üçüncü bir gizli değişken olabilir veya ilişki tamamen tesadüfi olabilir.
Örneğin, dondurma satışları ile boğulma vakaları arasında pozitif bir korelasyon gözlemlenebilir. Ancak bu, dondurma yemenin boğulmaya neden olduğu anlamına gelmez. Her ikisi de sıcak hava ile ilişkilidir; sıcak havalarda insanlar daha çok dondurma yer ve daha çok yüzer, bu da boğulma riskini artırır. Burada sıcak hava gizli bir nedendir.
Günlük Hayatta Korelasyon Örnekleri
Korelasyon kavramı hayatımızın birçok alanında karşımıza çıkar:
- Ekonomi: Enflasyon ile işsizlik arasındaki ilişkiyi incelemek.
- Sağlık: Sigara içme ile akciğer kanseri arasındaki ilişkiyi araştırmak.
- Eğitim: Öğrencilerin uyku düzeni ile akademik başarıları arasındaki bağlantıyı anlamak.
- Pazarlama: Reklam harcamaları ile satışlar arasındaki ilişkiyi analiz etmek.
Korelasyon, verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri anlamak için güçlü bir araçtır. Ancak sonuçları yorumlarken nedensellik yanılgısına düşmemek büyük önem taşır.