La corrélation est un terme qui fait référence à la force d'une relation entre deux variables où une corrélation forte ou élevée signifie que deux variables ou plus ont une relation forte l'une avec l'autre tandis qu'une corrélation faible ou faible signifie que les variables sont à peine en relation. L'analyse de corrélation consiste à étudier la force de cette relation avec les données statistiques disponibles.
Les sociologues peuvent utiliser logiciel statistique comme SPSS pour déterminer si une relation entre deux variables est présente, et à quel point elle est forte pourrait être, et le processus statistique produira un coefficient de corrélation qui vous le dit information.
Le type de Coefficient de corrélation est le Pearson r. Cette analyse suppose que les deux variables analysées sont mesurées sur au moins échelles d'intervalle, ce qui signifie qu'ils sont mesurés sur une plage de valeurs croissantes. Le coefficient est calculé en prenant la covariance des deux variables et en la divisant par le produit de leur écarts-types.
Comprendre la force de l'analyse de corrélation
Les coefficients de corrélation peuvent aller de -1,00 à +1,00 où une valeur de -1,00 représente une corrélation négative parfaite, ce qui signifie que la valeur d'un variable augmente, l'autre diminue tandis qu'une valeur de +1,00 représente une relation positive parfaite, ce qui signifie qu'à mesure qu'une variable augmente en valeur, L'autre.
Des valeurs comme celles-ci signalent une relation parfaitement linéaire entre les deux variables, de sorte que si vous tracez les résultats sur un graphique, cela ligne droite, mais une valeur de 0,00 signifie qu'il n'y a pas de relation entre les variables testées et serait représentée graphiquement sur des lignes distinctes entièrement.
Prenons par exemple le cas de la relation entre l'éducation et le revenu, qui est démontré dans l'image qui l'accompagne. Cela montre que plus on a d'éducation, plus ils gagneront d'argent dans leur travail. Autrement dit, ces données montrent que éducation et revenu sont corrélés et qu’il existe une forte corrélation positive entre les deux - à mesure que l’éducation augmente, le revenu aussi, et le même type de relation de corrélation se retrouve entre l'éducation et la richesse bien.
L'utilité des analyses de corrélation statistique
Des analyses statistiques comme celles-ci sont utiles car elles peuvent nous montrer comment différentes tendances ou tendances au sein de la société peuvent être liées, comme le chômage et la criminalité, par exemple; et ils peuvent faire la lumière sur la façon dont les expériences et les caractéristiques sociales façonnent ce qui se passe dans la vie d'une personne. L'analyse de corrélation permet de dire avec confiance qu'une relation existe ou n'existe pas entre deux différents modèles ou variables, ce qui nous permet de prédire la probabilité d'un résultat dans la population étudié.
Une étude récente sur le mariage et l'éducation a révélé une forte corrélation négative entre le niveau d'éducation et le taux de divorce. Les données de l'Enquête nationale sur la croissance de la famille montrent qu'à mesure que le niveau de scolarité augmente chez les femmes, le taux de divorce pour les premiers mariages diminue.
Il est important de garder à l'esprit, cependant, que la corrélation n'est pas la même chose que la causalité, donc s'il existe une forte corrélation entre l'éducation et le taux de divorce, cela ne signifie pas nécessairement que la diminution du divorce chez les femmes est causée par le niveau d'éducation reçu.