Korelasyon Analizi ve Regresyon Analizi nedir?

T testi, ANOVA, Mann-Whitney U gibi testler farklılıkları ölçmeyi hedeflerken korelasyon analizi ve regresyon analizleri ilişkileri ölçmeyi hedefler. Yani korelasyon ve regresyon ile iki değişken arasında bir ilişki var mı bunu belirlemek amaçlanır. Literatürde özellikle sosyal bilimlerde ilişkileri ölçmek için Ki kare testinin kullanımına sıklıkla rastlanmaktadır. Ancak genel olarak ki kare testi korelasyon analizinin uygulanmasını uygun olmadığı durumlarda daha çok tercih edilmektedir.

Korelasyon Analizi nedir ve ne işe yarar?

Korelasyon analizi iki değişken arasındaki bir ilişkinin var olup olmadığını test etmekte kullanılan bir araçtır. Eğer iki değişken arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki olduğu görülürse korelasyon katsayısı bize bu ilişkinin yönünü ve kuvvetini gösterir. Korelasyon katsayısı pozitif ise pozitif yönlü bir ilişki söz konusudur ve bir değişken artarken diğer değişkenin de arttığını ifade eder. Eğer negatif ise ilişki negatif yönlüdür ve bir değişken artarken diğeri azalır. SPSS yazılımı pearson, spearman ve Kendall’s tau-b korelasyon analizlerini sunmaktadır. Pearson parametrik bir test iken Spearman parametrik olmayan bir alternatif olarak kullanılmaktadır.

Örneklem sayısının az, ölçüm ölçeğinin en az aralık ölçeğinde olmadığı ya da değişkenlerden en az birinin normal dağılmadığı durumlarda tercih edilir. Burada unutulmamalıdır ki, ister pearson ya da spearman olsun değişkenler arasında ilişki var ama bu ilişki doğrusal değil ise korelasyon analizi ile bu ilişkinin saptanması mümkün değildir. Korelasyon analizine örnek vermek gerekirse bir dersten alınan not ile derse devam arasındaki ilişki korelasyon analizi ile incelenebilir. Böyle bir analizde derse katılım saati arttıkça ders notunun da arttığı gibi bir hipotez kurulup test edilebilir.

Regresyon Analizi ne için kullanılır ve Regresyon denklemi neyi ifade eder?

Regresyon analizi de iki değişken arasındaki ilişkinin ortaya konulmasını hedefler. Ancak regresyon analizinde bu ilişkinin matematiksel bir fonksiyon olarak ortaya konulması söz konusudur. Bağımlı ve bağımsız değişken tanımları yaparak gerçekleştirilen bu analizde bir değişkenden yola çıkarak diğer değişkene ait ileriye dönük tahminlerde bulunmanın mümkün olup olmadığına bakılır. Kurulan model istatistiksel olarak anlamlı ise regresyon denklemi oluşturulabilir. Bu regresyon denklemi kabaca y=a+bx +(hata) formunda bir denklemdir. Örneğin fazla kalori alımı ile kilo alımı arasındaki ilişkiyi regresyon analiziyle incelemek mümkündür.

Korelasyon ve Regresyon Analizleri Arasındaki Fark

Korelasyon analizi iki değişken arasındaki ilişkiyi inceler ancak arada bir nedensellik ilişkisinin olması zorunluluğu yoktur. Bir veriden diğer verinin tahmin edilmesini hedeflemez. Basitçe bir ilişkiyi ortaya koyar. Regresyonda ise tam tersine bir nedensellik söz konusudur. Bir değişkenin diğerini etkilediği ve bu etkinin matematiksel olarak hesaplanabilir olduğunu kabul eder. Kilo alımı ve fazla kalori örneğindeki gibi ne kadar fazla kalori alınırsa o kadar kilo alınır ve yeteri kadar ölçüm yapıldığında 10.000 kalori fazla alan birinin kaç kilo aldığını tahmin etmek regresyon denklemi ile mümkündür.