Korelasyon Hesaplayıcısı

Korelasyon hesaplayıcısı, iki değişken arasındaki istatistiksel ilişkiyi analiz etmenizi sağlar. Pearson, Spearman ve Kendall korelasyon katsayılarını hesaplayabilir, veri görselleştirmesi yapabilirsiniz. Araştırmacılar, öğrenciler ve veri analistleri için ideal bir araçtır. Tamamen ücretsiz, reklamsız ve kayıt gerektirmez.

Veri Girişi
Sayıları virgül, boşluk veya yeni satır ile ayırın
Sayıları virgül, boşluk veya yeni satır ile ayırın
Hızlı Örnekler:

Korelasyon Türleri
  • Pearson Korelasyonu: Doğrusal ilişkiler için, normal dağılım gerektirir
  • Spearman Korelasyonu: Monotonik ilişkiler için, sıralama verilerinde kullanılır
  • Kendall Korelasyonu: Sıralama verilerinde, küçük örneklemler için uygun
Korelasyon Katsayısı Yorumu
  • 0.7 - 1.0: Güçlü pozitif korelasyon
  • 0.3 - 0.7: Orta pozitif korelasyon
  • 0.0 - 0.3: Zayıf pozitif korelasyon
  • -0.3 - 0.0: Zayıf negatif korelasyon
  • -0.7 - (-0.3): Orta negatif korelasyon
  • -1.0 - (-0.7): Güçlü negatif korelasyon
Kullanım İpuçları
  • Her iki değişkende de aynı sayıda veri olmalı
  • Sayısal veriler kullanın (metin değil)
  • Eksik veriler için uygun yöntem seçin
  • Sonuçları görsel olarak kontrol edin

Sık Sorulan Sorular

Korelasyon, iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünü ve yönünü ölçen istatistiksel bir kavramdır. -1 ile +1 arasında değer alır. Pozitif değerler doğru orantılı, negatif değerler ters orantılı ilişkiyi gösterir.

Pearson korelasyonu, değişkenler arasında doğrusal bir ilişki olduğunda ve veriler normal dağılım gösterdiğinde kullanılır. Sürekli değişkenler için en uygun yöntemdir.

Korelasyon katsayısı 0.7-1.0 arasında güçlü pozitif, 0.3-0.7 arasında orta pozitif, 0.0-0.3 arasında zayıf pozitif korelasyon gösterir. Negatif değerler ters ilişkiyi ifade eder.