JAK OVĚŘIT SOUVISLOST MEZI "ČÍSELNÝMI" ODPOVĚĎMI V CELÉM SOUBORU (Pearsonův korelační koeficient)

Na podobném principu, jako je t-test, je založený i výpočet Pearsonova korelačního koeficientu (r). V jeho případě však neporovnáváme dva podsoubory respondentů, ale sledujeme napříč jedním souborem, jak spolu souvisí dva změřené jevy. Porovnávané proměnné mají podobný charakter jako u t-testu (jsou ideálně spojité/kardinální). Pomocí korelací můžeme porovnat těsnost vztahu např. mezi dobou vzdělávání (třeba v letech) a mírou tolerance vůči sexuálním menšinám, nebo časem tráveným u PC a mírou zdravotních potíží s páteří aj. Tento vztah může být kladný (tj. přímo úměrný), nebo záporný (nepřímo úměrný, se záporným číslem "r"). Hodnota korelačního koeficientu "r" se pohybuje mezi -1 až +1. Čím víc se blíží nule, tím je tento vztah slabší a tím víc naznačuje, že oba jevy spolu navzájem příliš nesouvisejí. Čím víc se blíží absolutní hodnotě |1|, ať v kladném, či záporném smyslu, tím je vztah mezi proměnnými silnější. V PDF prezentaci najdete další informace i grafické naznačení těchto vztahů. Najdete tam i výpočet Pearsonova korelačního koeficientu, který však nepotřebujete znát. Uvidíte však, že v principu vychází ze stejných proměnných jako t-test. Dále zde jsou informace o věcné významnosti korelací, tedy o tom, jak můžeme vypočítaným výsledkům rozumět (koeficient determinace).