Die Vorteile der Korrelationsanalyse in der Forschung verstehen

Überblick

Korrelationstheorie definiert das gemusterte Auftreten zweier Variablen. Obwohl sie mathematisch in der Theorie ist, ist ihre Praxis universell anwendbar. Forscher können buchstäblich auf alles konzentrieren, von Körpergröße und Gewicht bis hin zu einer möglichen Beziehung genetisch vererbter familiärer Merkmale. Ihre Untersuchung organisch auftretender Muster befreit Korrelationspraktiker von einem muffigen wissenschaftlichen Experiment und liefert gleichzeitig ein numerisch präzises Ergebnis. Obwohl die Korrelationsmethode keine Kausalbeziehung herstellt, schlägt sie dennoch mögliche Wege für weitere klinische Untersuchungen von Variablen vor, die sonst vielleicht nicht getestet würden.

Muster des Auftretens

Korrelation verwendet statistische Beweise, um Beziehungen zu identifizieren. Die beiden Variablen können sich stark voneinander unterscheiden. Allerdings ignoriert die Korrelation diese Unterschiede und hebt die ähnlichen Vorkommen zwischen ihnen hervor. Laut der York University wurde die biometrische Studie der Vererbung stark von der Korrelationsanalyse beeinflusst. Auf diese Weise konnten Forscher Persönlichkeitsmerkmale assoziieren, die sich über Generationen einer Familie erstrecken können. Die American Medical Association berichtete im Jahr 2006, dass, wenn weibliche Patienten mit Depressionen symptomfrei werden, ihre Kinder weniger wahrscheinlich mit Depressionen diagnostiziert werden. Forscher hätten die Inzidenz von Depressionen bei Mutter und Kind korreliert, um schließlich zu dieser Schlussfolgerung zu gelangen.

Grad der Beziehung

Die Korrelationsanalyse endet mit einem mathematischen Koeffizienten zwischen +1,00 und -1,00. Das „Plus“ steht für ein erhöhtes Vorkommen beider Variablen; das „Minus“ steht für eine Zunahme einer Variablen mit einer Abnahme der anderen. Jede Zahl zwischen diesen beiden Polen repräsentiert den Grad der Beziehung zwischen den beiden Variablen. Korrelation produziert eine objektive Statistik, um eine Beziehung darzustellen. Selbst eine Korrelation von 0,00 weist keinen Grad der Beziehung auf. Das ist die Präzision der Korrelation.

Richtung der Beziehung

Praktizierende der Korrelation können nicht nur eine statistische Beziehung zwischen zwei Variablen identifizieren, sondern auch eine inverse Beziehung herstellen. Die Zunahme einer Variablen kann eine Abnahme der anderen verursachen. Dies wird als negative Korrelation bezeichnet. Null-Korrelation ist, wenn das Auftreten einer Variablen keinen Einfluss auf die zweite Variable hat. Zum Beispiel isst ein wachsender Teenager mit einem „hohlen Bein“ wie ein Pferd, nimmt aber nie ein Pfund zu: eine negative Korrelation zwischen Kalorienaufnahme und Gewichtszunahme. Forscher haben im Allgemeinen eine positive Korrelation gefunden, die darauf hindeutet, dass größere Menschen tendenziell schwerer sind.

Ethisch vertretbar

Korrelation ist statistikbasiert, daher kann sie Beziehungen untersuchen, ohne unethische Experimente erfordern zu müssen, um Beweise zu erhalten. Das Beispiel der Depression passt. Mit Korrelation können Forscher einem Kind den Kummer von Experimenten mit Depressionen zu Analysezwecken ersparen. Auf diese Weise ist Korrelation beobachtend. Sie versucht nicht, Variablen innerhalb wissenschaftlicher Methodik zu isolieren. Jedes Experiment, das per Definition die beiden Patienten-Variablen gefährden würde, ist mit Korrelation klinisch unnötig.