Correlação usa evidência estatística para identificar relacionamentos. As duas variáveis podem ser muito diferentes umas das outras . No entanto , a correlação ignora essas diferenças e destaca as ocorrências semelhantes entre eles. De acordo com a Universidade de York , o estudo biométrico de herança foi muito influenciado pela análise de correlação . Desta forma , os pesquisadores poderiam associar os traços de personalidade que podem abranger gerações de uma família . A American Medical Association relatou em 2006 que quando os pacientes do sexo feminino com depressão tornar-se livre de sintomas , seus filhos têm menos probabilidade de serem diagnosticados com depressão. Pesquisadores teria correlacionou a incidência de depressão em ambos mãe e filho , a fim de , eventualmente, chegar a essa conclusão .
Grau de relacionamento
análise de correlação conclui com um coeficiente de matemática entre 1,00 e -1,00 . O " plus" significa o aumento na ocorrência de duas variáveis , a "menos " significa um aumento de uma variável , com uma diminuição no outro . Qualquer número entre esses extremos polares representa o grau de relação entre as duas variáveis. Correlação produz uma estatística objetivo de representar um relacionamento. Mesmo uma correlação 0,00 indica que não há grau de parentesco . Essa é a precisão da correlação.
Direção de Relacionamento
Praticantes de correlação pode não só identificar uma relação estatística entre duas variáveis , mas também estabelecer uma relação inversa . O aumento de uma variável pode causar uma diminuição na outra . Isto é chamado de correlação negativa . Zero correlação é quando a ocorrência de uma variável não tem influência sobre a segunda variável . Por exemplo, um adolescente que cresce com uma "perna oca " come como um cavalo, mas nunca ganha uma libra : a correlação negativa entre a ingestão de calorias e ganho de peso. Os pesquisadores geralmente encontrada uma correlação positiva para sugerir que pessoas mais altas tendem a ser mais pesado.
Eticamente amigável
correlação estatística é baseada , portanto, ele pode examinar relacionamentos sem a necessidade de experimentos antiéticos em fim de obter provas . O exemplo a depressão se encaixa . Pela correlação , os pesquisadores podem poupar uma criança a tristeza de experimentos com depressão para fins de análise . Desta forma , a correlação é observador . Não procura isolar variáveis dentro de metodologia científica . Qualquer experiência que , por definição, pôr em perigo as duas variáveis paciente está clinicamente desnecessários com correlação.