İstatistik ve veri analizinde önemli yere sahip olan korelasyon, değişkenlerin birbirine göre durumunu anlamamız için önemli bir ölçüttür. Market reyonlarındaki ürünlerden yatırım araçlarına kadar pek çok yerde kullanılan korelasyon analizi hayatımızın pek çok yerindedir. Biz farketmesek de günümüzde pek çok alanda kararlarımızı etkileyen bu yaklaşımı anlamak bize her açıdan avantaj sağlayacaktır. Neyi bekliyoruz? Hadi başlayalım.
Korelasyon iki değişken arasındaki ilişkinin gücünü ve yönünü temsil eden bir istatistik terimidir. Korelasyon değeri ile iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve büyüklüğü analiz edilebilmektedir. Korelasyon, -1 ile 1 aralığında değer alabilmektedir. Değişkenler pozitif ilişkiye sahipse ve beraber artıp azalıyorsa korelasyon değeri pozitiftir. Korelasyon katsayısı 1 değerine ne kadar yakınsa değişkenler arasında iliki de o kadar büyük demektir. Değişkenler ters yönde hareket ediyorsa ve değişkenin birisi arttığında diğeri azalıyorsa korelasyon değeri negatiftir. Korelasyon katsayısı -1 değerine yaklaştıkça değişkenler arasındaki ters ilişki de artmaktadır. Özetlemek gerekirse korelasyon katsayısı pozitif ise aynı yönlü; negatif ise ters yönlü ilişki vardır. Korelasyonun grafik gösterimini aşağıdaki resimde inceleyebilirsiniz.
Korelatif kelimesi korelasyonu temsil eden ve "korelasyon içeren" anlamına gelen bir ifadedir. Bu ifade korelasyonun kullanıldığı durumları temsil eder. Korelasyon teriminin detayları için yazıyı okumaya devam edebilirsiniz.
Korelasyon katsayısı hesaplamak için bir çok formül geliştirilmiştir. Pearson Korelasyon Katsayısı, Spearman Sıra Korelasyon Katsayısı, Kendall Tau Korelasyon Katsayısı ve Point-Biserial Korelasyon Katsayısı formülleri korelasyon hesaplamak için tercih edilebilir. Bu formüllerin en çok kullanılanı ise Pearson Korelasyon Katsayısı formülüdür.
Korelasyon hesaplamak için pearson korelasyon formülü kullanılabilmektedir. Aşağıdaki formülü kullanarak korelayonu kolaylıkla (!) hesaplayabiliriz.
Konudan uzaklaştığınızın farkındayım. Değişkenlerin ortalamalarını, çarpımlarını kullanan bu kolay formülü kullanmamıza gerek kalmayacak. Excel, SPSS, Python gibi uygulamalarla bu işlemi saniyeler içinde yapabilriz. Nasıl mı? Yazının devamı sizi bekliyor :)
Korelasyon analizi yapabilmek için öncelikle değişkenlere ait veriye sahip olmalıyız. Bu veriler üzerinde korelasyon formülünü kullanarak korelasyon katsayısını hesaplayabiliriz. Tabii ki bu uzun ve yorucu bir işlemdir. Bu sebeple korelasyon hesaplamak için SPSS, Python, Excel gibi programları tercih etmek işimizi kolaylaştıracaktır.
Günümüzde en çok kullanılan programlardan birisi tabii ki exceldir. Hadi excelde korelasyon nasıl hesaplanır inceleyelim.
Excelde korelasyon hesaplamak için KORELASYON (CORREL) excel formülü kullanılmaktadır. Bu excel formülünü "=KORELASYON(veri1; veri2)" yapısında kolaylıkla çalışmalarımıza uyarlayabilir. Formül, içine yazılan verilerin korelasyon değerini hesaplamaktadır.
Aşağıdaki örnekte boy ve kilo arasındaki ilişki gösterilmektedir. Kullanılan veride boy uzadıkça kilo değeri de artmaktadır. Bu pozitif ilişki 1'e çok yakın olan korelasyon değeri ile de hesaplanmaktadır.
Veri analizi için daha fazla excel formülü öğrenmek isterseniz Veri Analizi için Excel Formülleri isimli yazımı inceleyebilirsiniz.
Korelasyon analizi sonucunda verilerin arasındaki ilişkinin yönü ve ilişkinin gücü kolaylıkla anlaşılabilmektedir. Peki bu tam olarak ne işe yaramaktadır? Örneğin korelasyon analizi sonucunda birbiriyle ilişkili ürünler reyonlarda yakın yerlere koyulmaktadır. İndirim kampanyalarında birbiriyle ilişkili ürünler sıkılıkla tercih edilmektedir. Finans ve yatırım alanlarında yatırım araçları korelasyon analiziyle incelenmekte ve portföyler bu analize göre düzenlenmektedir. Çok basitmiş gibi duran korelasyon analizi aslında hayatımızın pek çok yerinde kullanılmaktadır.
Korelasyon analizi yorumlanırken dikkat edilmesi gereken en önemli nokta korelasyonun bir sebep sonuç ilişkisi olmayabileceğidir. İki değişkenin birlikte hareket etmesi birbirini etkilediği anlamına gelmemktedir. İki değişkenin beraber hareket etmesine üçüncü bir değişken sebep olabilmektedir. Örneğin dondurma satışı ile şezlong satışı arasında güçlü positif korelasyon vardır. Bu korelasyonun sebebi ise başka bir değişken olan hava sıcaklığıdır.
İstatistik, excel ve excel formülleriye ilgili gelişmelerden ve örnek çalışmalardan haberdar olmak isterseniz beni aşağıdaki hesaplardan takip edebilirsiniz.
Linkedin: www.linkedin.com/in/mustafabayhan/
Medium: medium.com/@bayhanmustafa