Regresyon ve Korelasyon Analizi
Araştırmalarda sürekli değişkenler arasındaki fonksiyonel bağıntı ve ilişki regresyon ve korelasyon analizleriyle bulunur.
Regresyon, üzerinde durulan değişkenlerden birinin bağımlı (Y) ve diğerlerinin bağımsız (X1, X2,...,Xk) olması halinde Y’nin (X1, X2, ...,Xk)’nın bir fonksiyonu olarak ifade edilmesi ve bu fonksiyona göre X1, X2,...,Xk’dan Y’nin tahmin edilmesini sağlar. Dolayısıyla bir fonksiyonel bağıntı olan regresyon; bağımsız değişkenlerdeki değişmelerin bağımlı değişkeni hangi yönde ve ne miktarda etkilediğini belirler. Regresyonda asıl amaç değişkenler arasındaki fonksiyonel bağıntıyı en iyi ifade edecek matematik denklemi bularak, bu denklemi istatistik analizlerde ve bağımlı değişkenin değerlerini tahminde kullanmaktır.
Basit doğrusal regresyon modelinde bir bağımlı (Y) ve birde bağımsız (X) değişkeni bulunur. Bağımsız değişken genellikle araştırıcı tarafından kontrol edilebilir fakat bağımlı değişkene araştırıcının hiç bir etkisi olamaz.
En küçük kareler metoduna göre regresyon parametrelerinin tahmini, hataların karelerine ilişkin toplamın en küçük olması temeline dayanır.
Korelasyon katsayısı, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin ölçüsüdür. Korelason katsayısı, şansa bağlı iki değişken arasındaki ilişkinin yönünü ve derecesini belirler.
Korelasyon katsayısı -1 ile 1 (-1 ≤ r ≤ +1) aralığında değer alır ve korelasyon katsayısı -1’e yaklaştıkça iki değişken arasında negatif yönde doğrusal bir ilişkinin olduğunu, +1’e yaklaştıkça iki değişken arasında pozitif yönde doğrusal bir ilişkinin olduğunu, 0’ a yaklaştıkça iki değişken arasındaki ilişkinin azaldığını ifade edilir.