Korelasyon, mümkünlük kuramı ve istatistikte iki rassal değişken ortasındaki doğrusal bağın tarafını ve gücünü belirtir. Genel istatistiksel kullanımda korelasyon, bağımsızlık durumundan ne kadar uzaklaşıldığını gösterir.
Farklı durumlar için farklı korelasyon katsayıları geliştirilmiştir. Bunlardan en düzgün bilineni Pearson çarpım-moment korelasyon katsayısıdır.
İki değişkenin kovaryansının, tekrar bu değişkenlerin standart sapmalarının çarpımına bölünmesiyle elde edilir. Pearson ismiyle bilinmesine karşın birinci olarak Francis Galton tarafından bulunmuştur.
Parametrelere ve ulaşılmak istenen sonuçlara nazaran tercih edebileceğiniz kolay, çoklu ve kısmi olmak üzere üç farklı sistem vardır.
BASİT KORELASYON TEKNİKLERİ
Basit korelasyon, bir kıymet üzerinden iki ölçümün yapıldığı durumlarda tercih edilir. Hem değişkenler ortasındaki bağlantının varlığını hem de şiddetini ölçmeyi sağlar.
Örneğin paydaki üst istikametli bir hareketlenmenin içinde bulunduğu endeksteki değişimlerle alakalı olup olmadığını ilgili teknikle anlayabilirsiniz.
İki değişkenle yapılan bu ölçümlerde şu katsayı belirleme teknikleri kullanılır:
– Pearson Momentler Çarpımı Katsayısı
– Spearman Brown Sıra Farkları Katsayısı
– Nokta Çift Serili Katsayı
– Çift Serili Katsayı
Pearson Momentler Çarpımı Katsayısı, sayılanlar ortasında en sık kullanılan formüldür. Her iki değişkenin daima olduğu durumlarda tercih edilir.
Bu pahanın 0 olması, parametreler ortasında bir irtibatın bulunmadığı gösterir. Katsayının 1 çıkması ise değişkenlerin birbiriyle tam bağlı olduğunu söz eder.
ÇOKLU KORELASYON TEKNİKLERİ
Bir değişkenin iki ya da daha fazla ögeyle olan bağlantısının incelenmesine çoklu korelasyon ismi verilir. Parametreler ortasında gruplama yapma ve hesaplamaları belli bir değişkene nazaran gerçekleştirme üzere imkânlar sunar.
Çok sayıda değişkenin karşılıklı bağımlılıklarını ölçme imkanı tanıdığı için kapsamlı ölçümlerde sıklıkla tercih edilir.
KISMİ KORELASYON TEKNİKLERİ
Kısmi korelasyon, iki değişken ortasında kıymetlendirme yaparken ölçüme üçüncü bir parametrenin dâhil edilmesidir. Korelasyon çeşitleri ortasında yer alan bu prosedürde kelam konusu sabit ögenin başka parametreler üzerindeki tesirine bakılır.
Örneğin pay fiyatındaki değişimle endeksin mevcut durumu ortasındaki bağlantıyı incelerken faiz oranı da ölçüme eklenir. Bu sayede bahsi geçen değişkenlerin birbiriyle irtibatının faiz tesiri altında nasıl etkilendiğini görmek mümkün olur.
