Korrelaatiotutkimus koostuu kahden muuttujan arvioinnista, jonka tarkoituksena on tutkia niiden välisen korrelaation astetta.
Korrelaatiotutkimuksessa yritetään siis selvittää, kuinka yksi muuttuja vaihtelee toisen tavoin. Tässä tapauksessa tutkimme kuitenkin vain liikkeen suuntaa ja suhteen voimakkuutta. Toisaalta meidän on tiedettävä, että korrelaatio ei tarkoita syy-yhteyttä. Samoin vaihtelun asteen tuntemiseksi on tarpeen laskea jonkinlainen regressio; kuten lineaarinen tai moninkertainen.
Miksi suorittaa korrelaatiotutkimusta?
Tämäntyyppinen tutkimus noudattaa tieteelliseen menetelmään perustuvaa protokollaa. Esitämme ensin kysymykset. Jälkeenpäin tarkkailemme saadaksemme ensivaikutelman. Seuraavaksi mitataan kiinnostavat muuttujat. Lopuksi analysoimme ja teemme johtopäätökset.
On myös useita syitä, miksi sen toteuttaminen voi olla kiinnostavaa:
- Ensinnäkin sen avulla voimme tietää jotain niin tärkeää kuin kahden tai useamman muuttujan välinen korrelaatio. Eli se kertoo meille, kuinka yksi muuttuja vaihtelee, kun muokkaamme toista. Tällä tavoin mahdollinen satunnainen vaikutus suljetaan pois ja mahdollinen vahingossa tapahtuva manipulointi vältetään.
- Se on yleensä regressiomallien lähtökohta. Kun tiedämme vaihteluasteen ja verrattujen muuttujien suunnan, voimme luoda selittävän mallin.
- Yksi suurimmista haitoista on, että se ei salli syy-seuraussuhteen muodostumista. Näiden suhteiden tuntemiseksi olisi suoritettava muita tilastollisia tekniikoita ja ennen kaikkea tarkasteltava olemassa olevaa kirjallisuutta.
Korrelaatiotutkimuksen ominaisuudet
On kätevää tietää joitakin sen pääominaisuuksista, jotka olisivat seuraavat:
- Se perustuu aikaisempiin kuvaaviin tietojen analyyseihin. Tällä tavalla, kun tiedämme kunkin muuttujan mittasuhteet, voimme tutkia niiden suhteita.
- Sen avulla voidaan tutkia muuttujien välistä suhdetta ilman tarvetta manipuloida niitä.
- Tarjoaa vertailukelpoisiin arvoihin perustuvia tietoja.
- Sen avulla voimme tietää kahden muuttujan välisen korrelaation. Eli kuinka yksi vaihtelee, kun toista muokataan. Lisäksi se ilmoittaa mainittujen muunnelmien suunnan.
- Tärkein tilasto, jota käytetään kahden muuttujan välisen suhteen määrittämiseen, on kvantitatiivisten muuttujien lineaarinen korrelaatiokerroin.
- Spearman-kertoimen muunnosta käytetään nimellis- tai järjestysmuuttujien tapauksessa. Molemmat antavat meille tietää korrelaation asteen.
Esimerkki korrelaatiotutkimuksesta
Kuvitellaan, että meillä on tiettyjä tietoja taloustieteen tutkinnon suorittaneista. Suoritamme alustavan asiakirjatutkimuksen ja löydämme asiaankuuluvia tietoja. Arvosanojen ja muuttujien, kuten vanhempien tulojen, välillä näyttää olevan yhteys. Sen tutkimiseksi päätimme tehdä kyselyn ja tulot luokitellaan kolmeen tasoon (järjestysmuuttuja).
Voimme havaita, että prosessi on samanlainen kuin muun tyyppinen, kuten kokeellinen. Ensin meidän on tiedettävä, mitä etsimme, muuttujien välinen suhde. Myöhemmin, miten tutkimme sitä, tässä tapauksessa käyttämällä Spearman-kerrointa. Sitten sovellamme sitä ja analysoimme saatuja tietoja. Viimeinen vaihe on tehdä johtopäätökset.