Ekonomik ve istatistiksel araştırma için bir araç olarak korelasyon analizi

Korelasyon analizi, rasgele bir bileşene sahip olan bir çift faktör veya özellik arasında korelasyon bağımlılığının bulunduğu, matematiksel olarak temel alınan bir dizi yöntemdir. Bu araştırma yönteminde kullanılan teknikler setinde yaygın:

- korelasyon alanlarının oluşturulması, korelasyon tablolarının derlenmesi;

- Korelasyon oranının veya örnekleme katsayılarının hesaplanması;

- bağlantıların istatistiksel öneminin hipotezinin test edilmesi .

Araştırmanın devamı, nicelikler arasında belirli türden ilişkilerin kurulmasına yol açar. Rastgele karakterler veya üçten fazla faktör arasındaki ilişki çok değişkenli analiz yöntemini kullanmalıdır.

Korelasyon analizi ile oluşturulan alan ve tablo, örnek verilerin analizinde yardımcı araçlar olarak kullanılır. Koordinat düzlemi alanına seçici noktalar uygulayarak, sözde korelasyon alanına geliyoruz. Puanların nasıl bulunduğu ile, önceden bir ön tahmin yapıp rasgele değişkenlerin bağımlılığının biçimini belirleyebilirsiniz. Sonuçların sayısal olarak işlenmesi, bunları bir korelasyon tablosu şeklinde gruplandırmayı gerektirir.

İlk kez 18. yüzyılda ortaya çıkan paleontolog Georges Cuvier'in hafif eliyle "korelasyon" terimi, fosil hayvanların kalıntılarının kısımlarına geri döndürülmesi sürecinde aktif olarak kullanılmaya başlandı. Dar anlamda yönlendirilmiş bir paleontolojik yöntemin geliştirilmesi, korelasyon analizinin insan yaşamı faaliyetinin en çeşitli alanlarında kullanılmaya başlandığına işaret etmiştir.

Bu yöntem, istatistiksel verilerin işlenmesi için caziptir . İstatistikteki korelasyon analizi ilk olarak 19. yüzyılın sonunda İngiliz biyolog ve istatistikçi Francis Galton tarafından kullanılmıştır. Gelecekte, yöntemin geliştirilmesi, bir çift ve çok sayıda değişken arasındaki bağlantının sızdırmazlığını ölçmeyi mümkün kıldı. Korelasyon analizi, regresyon analiziyle yakın ilişki içindedir.

Ekonomideki korelasyon analizi özel bir yere sahiptir. Fakat kullanımı bir takım kısıtlamaları getirir. Her şeyden önce, bu, çalışma için yeterli sayıda ölçüm ve verinin varlığıdır. Uygulama, gözlem sayısının faktörlerin 5-6 katını aşması gerektiğini önermektedir. En uygun seçenek, birkaç düzine kez faktör sayısını aşan gözlemlerin varlığıdır. Bu durumda, çok sayıdaki yasalar faaliyet gösteriyor, bunun sayesinde rasgele salınımların birbiri ile geçişi olacaktır.

Ayrıca faktör ve performans özelliklerinin tümünün normal çok boyutlu dağılımına tabi olmasını sağlamak gerekir. Agrega hacmi, dağılımın normalliğine uygunluk için resmi bir test gerçekleştirmek için yeterli olmadığında ve dağıtım yasasının tanımı görsel olarak korelasyon alanı verilerine göre gerçekleştirildiğinde durumlar vardır. Noktalar doğrusal bir eğilime göre düzenlenmişse, başlangıç verisi setinin normal dağıtım kanunlarının gerekliliklerini karşılayacağı sonucuna varmak oldukça gerçekçidir .

İlk değerler dizisinde kalitatif homojenliği izlemek gereklidir.

Bağımlılık bağımlılığı gerçeğinin varlığı, keyfi olarak alınan bir değişkenin ikincinin görünüşünden önce geldiğini ya da değişikliklere neden olduğunu, başka bir deyişle aralarında kesin bir nedensel ilişki olmadığını ve hatta üçüncü bir faktörün çalışmasının mümkün olduğunu iddia etmesine zemin hazırlamamaktadır.

Analiz sonuçlarını, araştırmanın korelasyon yöntemlerine dayanılarak pratikte uygulayarak, karşılıklı bağımlılığın varlığı ve en önemlisi hakkında kesin sonuçlar çıkarmak mümkündür. Bu, zaten araştırılan nesne hakkında bilgi ağırlıklı paylaşmaktadır.