Korelasyon matrisi, iki veya daha fazla de\u011fi\u015fkenin ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc ve ne y\u00f6nde ili\u015fkili oldu\u011funu g\u00f6steren istatistiksel bir ara\u00e7t\u0131r. Finans, ekonomi, psikoloji ve biyoloji gibi alanlarda \u00e7ok kullan\u0131l\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc insanlar\u0131n farkl\u0131 \u015feylerin birbirleriyle nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n\n
Verilere dayal\u0131 iyi kararlar almak i\u00e7in korelasyon matrisini nas\u0131l okuyaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ve kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 bilmeniz gerekir. De\u011fi\u015fkenleri sat\u0131r ve s\u00fctunlarda g\u00f6sterir. Korelasyon katsay\u0131s\u0131 bir tablonun her bir h\u00fccresine yaz\u0131l\u0131r. <\/p>\n\n
Bu blogda, bir korelasyon matrisinin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterecek ve verileri analiz etmek i\u00e7in nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 anlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacak baz\u0131 \u00f6rnekler verece\u011fiz.<\/p>\n\n
Korelasyon matrisi, farkl\u0131 de\u011fi\u015fkenler i\u00e7in korelasyon katsay\u0131lar\u0131n\u0131 i\u00e7eren bir tablodur. Matris, bir tablodaki t\u00fcm olas\u0131 de\u011fer \u00e7iftlerinin birbirleriyle nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu g\u00f6sterir. B\u00fcy\u00fck bir veri setini \u00f6zetlemek ve verilerdeki kal\u0131plar\u0131 bulmak ve g\u00f6stermek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n\n
Genellikle, her bir de\u011fi\u015fkenin hem sat\u0131rlarda hem de s\u00fctunlarda listelendi\u011fi ve her bir de\u011fi\u015fken \u00e7ifti aras\u0131ndaki korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131n her bir h\u00fccreye yaz\u0131ld\u0131\u011f\u0131 bir tablo olarak g\u00f6sterilir. Korelasyon katsay\u0131s\u0131 -1 ile +1 aras\u0131nda de\u011fi\u015fir; burada -1 m\u00fckemmel negatif korelasyon, +1 m\u00fckemmel pozitif korelasyon ve 0 de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda korelasyon olmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/p>\n\n
Buna ek olarak, genellikle di\u011fer istatistiksel analiz t\u00fcrleriyle birlikte kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n\n
\u00d6rne\u011fin, \u00e7oklu do\u011frusal regresyon kullanan modellerin analiz edilmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/em><\/p>\n\n Modellerin kendi ba\u015flar\u0131na de\u011fi\u015ftirilebilecek \u00e7e\u015fitli de\u011fi\u015fkenlere sahip oldu\u011funu unutmay\u0131n. \u00c7oklu do\u011frusal regresyonda, korelasyon matrisi bize bir modeldeki ba\u011f\u0131ms\u0131z de\u011fi\u015fkenlerin birbirleriyle ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc bir \u015fekilde ili\u015fkili oldu\u011funu s\u00f6yler.<\/p>\n\n Korelasyon matrisi iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki do\u011frusal ili\u015fkiyi hesaplar. Matris, her bir de\u011fi\u015fken \u00e7ifti i\u00e7in korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131n hesaplanmas\u0131 ve matrisin ilgili h\u00fccresine yerle\u015ftirilmesiyle olu\u015fturulur.<\/p>\n\n \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131 hesaplamak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki form\u00fcl kullan\u0131l\u0131r:<\/p>\n\n r = (n\u03a3XY – \u03a3X\u03a3Y) \/ sqrt((n\u03a3X^2 – (\u03a3X)^2)(n\u03a3Y^2 – (\u03a3Y)^2))<\/p>\n\n Nerede?<\/p>\n\n r = korelasyon katsay\u0131s\u0131<\/p>\n\n n = g\u00f6zlem say\u0131s\u0131<\/p>\n\n \u03a3XY = iki de\u011fi\u015fkene kar\u015f\u0131l\u0131k gelen her bir g\u00f6zlem \u00e7iftinin \u00e7arp\u0131m\u0131n\u0131n toplam\u0131<\/p>\n\n \u03a3X = ilk de\u011fi\u015fkene ait g\u00f6zlemlerin toplam\u0131<\/p>\n\n \u03a3Y = ikinci de\u011fi\u015fkene ait g\u00f6zlemlerin toplam\u0131<\/p>\n\n \u03a3X^2 = ilk de\u011fi\u015fkene ait g\u00f6zlemlerin karelerinin toplam\u0131<\/p>\n\n \u03a3Y^2 = ikinci de\u011fi\u015fkene ait g\u00f6zlemlerin karelerinin toplam\u0131<\/p>\n\n Elde edilen korelasyon katsay\u0131s\u0131 -1 ile +1 aras\u0131nda de\u011fi\u015fir; -1 m\u00fckemmel negatif korelasyonu, +1 m\u00fckemmel pozitif korelasyonu ve 0 de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda korelasyon olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 temsil eder.<\/p>\n\n Korelasyon matrisi, bir veri k\u00fcmesindeki her bir de\u011fi\u015fken \u00e7ifti aras\u0131ndaki korelasyonlar\u0131 g\u00f6steren bir matristir. Korelasyon matrisinin anahtar par\u00e7alar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n Bir korelasyon matrisinin insanlar\u0131n ya\u015f, gelir, e\u011fitim ve i\u015f memnuniyeti olmak \u00fczere d\u00f6rt de\u011fi\u015fkenli bir veri setini okumalar\u0131na ve anlamalar\u0131na nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olabilece\u011fini g\u00f6rmek i\u00e7in bir \u00f6rne\u011fe bakal\u0131m:<\/p>\n\n Bu \u00f6rnekte, gelir ve e\u011fitimin 0,8 gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc bir pozitif korelasyona sahip oldu\u011funu g\u00f6rebiliriz. Bu da daha y\u00fcksek e\u011fitim seviyesine sahip ki\u015filerin daha y\u00fcksek gelire sahip olma e\u011filiminde oldu\u011fu anlam\u0131na gelmektedir. Ya\u015f ve gelir aras\u0131nda da 0,5’lik orta d\u00fczeyde pozitif bir korelasyon vard\u0131r; bu da insanlar ya\u015fland\u0131k\u00e7a gelirin artt\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Ancak ya\u015f ile i\u015f tatmini aras\u0131ndaki korelasyon sadece 0,2’dir ve bu da ya\u015f\u0131n i\u015f tatmini i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir belirleyici olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir.<\/p>\n\n Korelasyon matrisi, bu de\u011fi\u015fkenlerin birbirleriyle nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funa dair faydal\u0131 bir \u00f6zettir.<\/p>\n\n Hem kovaryans matrisi hem de korelasyon matrisi istatistikte \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri incelemeye yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in kullan\u0131lsa da farkl\u0131d\u0131rlar. Birincisi, iki veya daha fazla de\u011fi\u015fkenin birbirinden ne kadar farkl\u0131 oldu\u011funu g\u00f6sterirken, ikincisi ne kadar benzer olduklar\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/p>\n\n Korelasyon ve kovaryans matrislerinin farkl\u0131 oldu\u011fu yollardan baz\u0131lar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n\n Korelasyon matrisi, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki korelasyon katsay\u0131lar\u0131n\u0131 g\u00f6steren bir kare matristir. Korelasyon katsay\u0131lar\u0131, iki de\u011fi\u015fkenin d\u00fcz bir \u00e7izgide ne kadar g\u00fc\u00e7l\u00fc ve hangi y\u00f6nde ba\u011flant\u0131l\u0131 oldu\u011funu \u00f6l\u00e7er. Bir korelasyon matrisi genellikle \u00e7ok de\u011fi\u015fkenli analiz ve istatistiklerde farkl\u0131 de\u011fi\u015fkenlerin nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu inceler.<\/p>\n\n Korelasyon matrisleri, iki veya daha fazla de\u011fi\u015fkenin birbiriyle y\u00fcksek oranda ili\u015fkili oldu\u011fu durumlar\u0131 bulmak i\u00e7in de kullan\u0131labilir. Buna \u00e7oklu do\u011frusall\u0131k denir. \u00c7oklu do\u011frusall\u0131k, regresyon analizinde istikrarl\u0131 olmayan parametre tahminleri ve \u00e7ok b\u00fcy\u00fck standart hatalar gibi sorunlara neden olabilir.<\/p>\n\n Korelasyon matrisi, farkl\u0131 de\u011fi\u015fkenlerin birbirleriyle nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu anlamak i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 bir ara\u00e7t\u0131r. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki korelasyon katsay\u0131lar\u0131na bakarak, bunlar\u0131n nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu ve bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fikliklerin di\u011fer de\u011fi\u015fkenleri nas\u0131l etkileyebilece\u011fini \u00f6\u011frenebiliriz.<\/p>\n\n QuestionPro, bir korelasyon matrisi olu\u015fturman\u0131za ve bunu analiz etmenize yard\u0131mc\u0131 olabilecek \u00e7e\u015fitli i\u015flevlere ve ara\u00e7lara sahiptir. Anket platformu kat\u0131l\u0131mc\u0131lardan veri toplanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir ve analiz ara\u00e7lar\u0131 toplanan verilerden bir korelasyon matrisi olu\u015fturulmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. QuestionPro ayr\u0131ca de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ba\u011flant\u0131lar\u0131 bulman\u0131za ve \u00e7oklu do\u011frusall\u0131\u011f\u0131 tespit etmenize yard\u0131mc\u0131 olacak geli\u015fmi\u015f analiz ara\u00e7lar\u0131na sahiptir.<\/p>\n\n QuestionPro’nun s\u00fcr\u00fckle ve b\u0131rak aray\u00fcz\u00fc ve kullan\u0131c\u0131 dostu kontrol paneli, teknik olmayan kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bile anket olu\u015fturmas\u0131n\u0131 ve verileri analiz etmesini kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. Platform ayr\u0131ca veri toplamay\u0131 ve analiz etmeyi kolayla\u015ft\u0131ran bir dizi entegrasyon ve otomasyon se\u00e7ene\u011fine sahiptir.<\/p>\n\n QuestionPro, farkl\u0131 de\u011fi\u015fkenlerin birbirleriyle nas\u0131l ili\u015fkili oldu\u011funu ve anket verilerinden neler \u00f6\u011frenilebilece\u011fini ke\u015ffetmek isteyen ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve analistler i\u00e7in kullan\u0131\u015fl\u0131 bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n\nKorelasyon matrisi nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/h2>\n\n
\n
Korelasyon matrisinin kilit noktalar\u0131<\/h2>\n\n
\n
Korelasyon matrisi \u00f6rne\u011fi<\/h2>\n\n
<\/td> Ya\u015f<\/td> Gelir<\/td> E\u011fitim<\/td> \u0130\u015f Tatmini<\/td><\/tr> Ya\u015f<\/td> 1<\/td> 0.5<\/td> 0.3<\/td> 0.2<\/td><\/tr> Gelir<\/td> 0.5<\/td> 1<\/td> 0.8<\/td> 0.6<\/td><\/tr> E\u011fitim<\/td> 0.3<\/td> 0.8<\/td> 1<\/td> 0.4<\/td><\/tr> \u0130\u015f Tatmini<\/td> 0.2<\/td> 0.8<\/td> 0.4<\/td> 1<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n Korelasyon Matrisi vs Kovaryans Matrisi<\/h2>\n\n
Temel<\/td> Korelasyon Matrisi<\/td> Kovaryans Matrisi<\/td><\/tr> \u0130li\u015fki<\/td> \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkinin hem y\u00f6n\u00fcn\u00fc (pozitif\/negatif) hem de g\u00fcc\u00fcn\u00fc (d\u00fc\u015f\u00fck\/orta\/y\u00fcksek) anlamaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/td> Sadece iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkinin hangi y\u00f6ne do\u011fru gitti\u011fini \u00f6l\u00e7er.<\/td><\/tr> Belirtilen Alt K\u00fcme ve Aral\u0131k<\/td> Kovaryans\u0131n bir par\u00e7as\u0131d\u0131r ve 0 ile 1 aras\u0131nda bir de\u011fer aral\u0131\u011f\u0131na sahiptir. (-1 ila 1).<\/td> Net s\u0131n\u0131rlar\u0131 olmayan daha b\u00fcy\u00fck bir fikirdir (sonsuza kadar gidebilir).<\/td><\/tr> Boyut<\/td> \u00d6l\u00e7\u00fclemez.<\/td> \u00d6l\u00e7\u00fclebilir.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n Sonu\u00e7<\/h2>\n\n