Têkiliya Momentên Berhemê: Lêkolîna Têkiliya Xêzikî ya Di Navbera Guhêrbaran de
Korrelasyona Berhem-Moment, ku pir caran wekî Korrelasyona Pearson tê binavkirin, yek ji rêbazên îstatîstîkî yên herî gelemperî ye ji bo pîvandina hêz û rêça têkiliyek xêzikî di navbera du guherbarên hejmarî de. Ev rêbaz, ku ji hêla Karl Pearson ve di dawiya sedsala 19-an de hatiye îcadkirin, di gelek dîsîplînên wekî psîkolojî, aborî, biyolojî û zanistên civakî de amûrek girîng dimîne.
Pênasîn û Têgehên Bingehîn
Korrelasyona Momenta Berhemê pileya ku du guherbar bi hev ve girêdayî ne dipîve. Koefîsyenta korelasyona Pearson, ku wekî r tê destnîşankirin, ji -1 heta +1 diguhere. Nirxa +1 têkiliyek xêzikî ya erênî ya bêkêmasî nîşan dide, ku zêdebûna yek guherbarê bi zêdebûna ya din re tê. Nirxa -1 têkiliyek xêzikî ya neyînî ya bêkêmasî nîşan dide, ku zêdebûna yek guherbarê bi kêmbûna ya din re tê. Ji hêla din ve, nirxa 0 nîşan dide ku têkiliyek xêzikî di navbera guherbaran de tune ye.
Hesabkirina Koefîsyona Korrelasyona Pearson
Formula ji bo hesabkirina katsayiya koralasyona Pearson wiha ye:
\[ r = \frac{N(\sum XY) – (\sum X)(\sum Y)}{\sqrt{[N \sum X^2 – (\sum
Ko:
– \( N \) hejmara cotên daneyan e.
– \( X \) û \( Y \) nirxên guhêrbarên yekem û duyem in.
– \( \sum XY \) berhevoka berhemên puanên \(X \) û \(Y \) ye.
– \( \sum X \) û \( \sum Y \) berhevoka nirxên \(X \) û \(Y \) ne.
– \( \sum X^2 \) û \( \sum Y^2 \) berhevoka çargoşeyên nirxên \(X \) û \(Y \) ne.
Şîrovekirina Encaman
Piştî hesabkirina nirxa \(r\), gava din şîrovekirina encaman e:
– \( r \) = +1: Têkiliya erênî ya bêkêmasî.
– \( r \) = -1: Têkiliya neyînî ya bêkêmasî.
– \( 0 < r < +1 \): Têkiliya erênî ya ji qels ber bi xurt.
- \( -1 < r < 0 \): Têkiliya neyînî ya ji qels ber bi xurt.
- \( r \) = 0: Têkiliyeke xêzikî di navbera guhêrbaran de tune ye.
Bi gelemperî, mezinahiya nirxa \(r\) jî bi pîvanên ji bo hêza têkiliyê ve girêdayî ye, bo nimûne: - \( 0.00 - 0.19\): Koralasyoneke pir kêm.
- \( 0.20 - 0.39 \): Koralasyon kêm e.
- \( 0.40 - 0.59 \): Korelasyoneke navîn.
- \( 0.60 - 0.79 \): Koralasyoneke xurt.
- \( 0.80 - 1.00 \): Koralasyoneke pir xurt.
Lêbelê, ev pîvan ne standard in û dikarin li gorî çarçove û qada zanistê ya ku tê bikar anîn cûda bibin.
Bikaranîn di warên cûrbecûr de Korrelasyona Pearson bi berfirehî di warên cûrbecûr de tê bikar anîn. Bo nimûne, di psîkolojiyê de, ji bo pîvandina têkiliya di navbera du aliyên kesayetiyê de; di aboriyê de, ji bo nirxandina têkiliya di navbera du guherbarên aborî yên wekî dahat û xerckirinê de; di biyolojiyê de, ji bo nihêrîna li têkiliya di navbera du taybetmendiyên biyolojîkî de.
Bo nimûne, lêkolînerek dibe ku bixwaze bizanibe ka gelo têkiliyek di navbera stres û kalîteya xewê de heye. Bi berhevkirina daneyên li ser asta stresê û kalîteya xewê ji hejmarek kesan û bi karanîna Pearson Correlation, lêkolîner dikarin diyar bikin ka gelo rêjeyek ji hêla îstatîstîkî ve girîng di navbera van her du guherbaran de heye an na.
Sînorkirin û Nirxandin Her çend Pearson Correlation amrazek bihêz be jî, divê çend sînorkirin li ber çavan bên girtin: 1. Pêşbîniya Xêzikbûnê: Pearson tenê ji bo têkiliyên xêzikî guncaw e. Eger têkiliya di navbera guhêrbaran de ne xêzik be, ew ê ji hêla katsayiya koralasyona Pearson ve baş neyê temsîl kirin. Di rewşên weha de, rêbazên din ên koralasyonê an analîza ne-xêzik dibe ku guncawtir bin.
2. Hesasiyeta li hember Nirxên Derveyî: Nirxên zêde an jî derveyî dikarin bandorek girîng li ser nirxa katsayiya hevahengiyê bikin. Ji ber vê yekê, tesbîtkirin û berhevkirina neyîniyan di analîzkirina daneyan de pir girîng e.
3. Sedemîtiyê nîşan nade: Korrelasyon ne yek ji sedebiyetê ye. Tenê ji ber ku du guhêrbar bi hev ve girêdayî ne, nayê wê wateyê ku yek guhêrbar di guhêrbara din de guhertinan çêdike. Ji ber vê yekê, encamên têkiliyê divê bi baldarî werin analîzkirin, û dibe ku lêkolînên zêdetir hewce bin da ku têkiliyên sedeman werin destnîşankirin.
Alternatîfên Korrelasyona Pearson Ji bilî Korrelasyona Pearson, çend rêbazên din ên korelasyonê hene ku li gorî şert û mercan û celebê daneyan dikarin werin bikar anîn: - Korrelasyona Spearman: Ji bo daneyên rêzkirî an jî ji bo daneyên ku li gorî texmînên normalîte û xêzikî nînin tê bikar anîn. Koralasyona Spearman hêz û arasteya têkiliya monotonîk di navbera du guherbaran de dipîve.
- Korrelasyona Kendall: Her wiha ji bo daneyên rêzkirî an daneyên ne-asayî. Ew asta lihevhatinê di navbera du rêzên daneyan de hesab dike.
Encam Korrelasyona Berhema Momentê an Korrelasyona Pearson amûrek girîng e di analîza daneyan de ku dihêle lêkolîner têkiliya xêzikî di navbera du guherbarên hejmarî de fam bikin. Hesabkirin û şîrovekirina katsayiya korelasyonê têgihiştinên hêja li ser hêz û arasteya têkiliya di navbera guhêrbaran de peyda dike. Lêbelê, girîng e ku were bîranîn ku korelasyon nayê wê wateyê ku sedemîtî heye, û divê encamên analîzê di çarçoveyek giştî de werin nirxandin. Bi karanîna bi aqilane ya Pearson Correlation, lêkolîner dikarin ji daneyên ku ew lêkolîn dikin giştîkirinên rasttir û têkildar bikin.
