![Negative correlation](https://www.questionpro.com/blog/wp-content/uploads/2024/07/Negative-correlation.jpg)
מתאם הוא מושג בסיסי בסטטיסטיקה המסייע לנו להבין את הקשר בין שני משתנים. סוג מסוים אחד של מתאם, המכונה מתאם שלילי, מעניין במיוחד מאחר שהוא מספר לנו כיצד שני משתנים נעים בכיוונים מנוגדים.
בפוסט בבלוג זה, נחקור מהו מתאם שלילי, נספק כמה דוגמאות מהחיים האמיתיים ונסביר כיצד הוא פועל בצורה פשוטה וקלה להבנה.
מהו מתאם שלילי?
מתאם שלילי, הידוע גם בשם מתאם הופכי, מתרחש כאשר שני משתנים נעים בכיוונים מנוגדים. במילים אחרות, ככל שמשתנה אחד עולה, המשתנה השני יורד, ולהפך. חוזקו וכיוונו של מתאם נמדדים על ידי מקדם המתאם, הנע בין -1 ל -1. מקדם מתאם שלילי (בין -1 ל-0) מצביע על מתאם שלילי.
מקדם מתאם (r): מדד סטטיסטי זה נע בין -1 ל-1.
- -1: מתאם שלילי מושלם (ככל שמשתנה אחד עולה, השני יורד בצורה ליניארית לחלוטין).
- 0: אין מתאם (אין קשר בין המשתנים).
- 1: מתאם חיובי מושלם (ככל שמשתנה אחד עולה, השני עולה בצורה ליניארית לחלוטין).
מתאם שלילי חלש קיים כאשר מקדם המתאם של פירסון (המסומן כ-r) קרוב לאפס אך שלילי, בדרך כלל בין -0.1 ל-0.3-. זה מצביע על יחס הפוך קל בין שני משתנים, אבל אחד שאינו חזק מספיק כדי להיות ניבוי גבוה או משמעותי במקרים רבים.
למה חשוב להבין את זה?
מתאם שלילי חזק חשוב לכם מכמה סיבות, המשתרע על פני תחומים שונים כגון פיננסים, כלכלה, בריאות וקבלת החלטות יומיומית. הנה הסיבה מדוע הבנת המושג חיונית עבורך:
זה מאפשר לבצע תחזיות מושכלות
זה מאפשר לך לבצע תחזיות מושכלות על ההתנהגות של משתנה אחד מבוסס על התנועה של אחר. לדוגמה, אם אתם יודעים שיש מתאם שלילי בין זמן הלימוד למספר הטעויות במבחן, הגדלת זמן הלימוד יכולה לסייע בהפחתת שגיאות.
זה עוזר בניהול סיכונים בפיננסים
אם אתה משקיע, אתה יכול להשתמש בו כדי לגוון את תיק ההשקעות שלך. על ידי הכללת נכסים הנעים הפוך זה לזה, תוכל להפחית את הסיכון הכולל.
ההבנה שלו גם עוזרת לך לפתח אסטרטגיות גידור כדי להגן מפני הפסדים פוטנציאליים. לדוגמה, אם אתה מחזיק במניות של חברה שיש להן מתאם שלילי בין נכסים למחירי הסחורות, אתה יכול לגדר על ידי השקעה בסחורות אלה.
זה עוזר בזיהוי קשרים סיבתיים
הכרה בו מסייעת לך לזהות קשרים סיבתיים בתחומים שונים. לדוגמה, אם החברה שלך מבחינה בקורלציה שלילית בין שביעות רצון בעבודה לבין שיעורי המחזור, אתה יכול להתמקד בשיפור שביעות רצון העובדים כדי להפחית את המחזור.
בתחום הבריאות, הוא יכול לחשוף תובנות חשובות, כגון:
- הקשר בין פעילות גופנית מוגברת לירידה בשכיחות מחלות מסוימות.
- הנחיית מדיניות בריאות הציבור והתערבויות שאתה עשוי לעקוב אחריהן או לקדם.
זה משפר את הפעילות העסקית
אם אתה מנהל עסק, אתה יכול להשתמש בו כדי לייעל את הפעולות. לדוגמה, אם אתה מוצא מתאם שלילי בין זמן הייצור לבין שיעורי הפגמים, השקעה בהדרכה או בציוד טוב יותר עשויה לעזור לך להפחית פגמים ולשפר את היעילות. הבנת המתאם השלילי בין גורמים כגון מחיר וביקוש יכולה לעזור לך להגדיר אסטרטגיות תמחור אופטימליות כדי למקסם את ההכנסות.
זה לשפר את המחקר המדעי שלך
זיהוי שלהם עוזר לך לתכנן ניסויים טובים יותר ולפרש תוצאות בצורה מדויקת יותר. לדוגמה, אתה יכול לחקור את המתאם השלילי בין רמות המזהמים לבין המגוון הביולוגי כדי להבין את ההשפעות הסביבתיות.
דוגמאות למתאם שלילי
הבנת יחסים אלה היא חיונית בתחומים שונים. הנה כמה דוגמאות ספציפיות לקורלציות שליליות במחקר, חינוך ובריאות.
01. מחקר
דוגמה: זמן לימוד ושימוש במדיה חברתית
במחקר אקדמי, מחקר עשוי לחקור את הקשר בין כמות הזמן שסטודנטים מבלים בלימודים לבין השימוש שלהם במדיה חברתית.
- ממצאים: המחקר עשוי לחשוף מתאם שלילי בין זמן המחקר לבין השימוש במדיה חברתית. ככל שהתלמידים מבלים יותר זמן במדיה החברתית, זמן הלימוד שלהם נוטה לרדת. לעומת זאת, כאשר תלמידים מקדישים יותר זמן ללימודים, השימוש שלהם במדיה החברתית יורד לעתים קרובות.
- השלכות: הבנת מתאם שלילי זה מסייעת לחוקרים לפתח אסטרטגיות לשיפור הביצועים האקדמיים.
02. חינוך
דוגמה: גודל כיתה וביצועי תלמיד בודדים
בתחום החינוך, חוקרים עשויים לחקור את הקשר בין גודל הכיתה לבין ביצועי התלמידים האישיים.
- ממצאים: מחקרים מוצאים לעתים קרובות מתאם שלילי בין גודל הכיתה לבין ביצועי התלמידים. ככל שגודל הכיתה גדל, ביצועי התלמידים האישיים נוטים לרדת בגלל גורמים כמו תשומת לב מופחתת של המורה והסחות דעת מוגברות בכיתה.
- השלכות: מתאם שלילי זה תומך במדיניות שמטרתה להקטין את גודל הכיתות כדי לשפר את תוצאות התלמידים. בתי ספר וקובעי מדיניות חינוכית יכולים להשתמש במידע זה כדי להקצות משאבים בצורה יעילה יותר.
03. שירותי בריאות
דוגמה: פעילות גופנית וסיכון למחלות כרוניות
במחקר בתחום הבריאות, מדענים בוחנים לעתים קרובות את הקשר בין רמות הפעילות הגופנית לבין הסיכון לפתח מחלות כרוניות כגון מחלות לב, סוכרת ויתר לחץ דם.
- ממצאים: קיים קשר שלילי מתועד היטב בין פעילות גופנית לבין הסיכון למחלות כרוניות. ככל שרמות הפעילות הגופנית עולות, הסיכון לפתח מחלות כרוניות פוחת. לעומת זאת, רמות נמוכות יותר של פעילות גופנית קשורות לסיכון גבוה יותר למחלות כרוניות.
- השלכות: אנשי מקצוע בתחום הבריאות וקובעי מדיניות משתמשים בקורלציה שלילית זו כדי לתמוך בפעילות גופנית סדירה כאמצעי מניעה נגד מחלות כרוניות. קמפיינים והתערבויות בתחום בריאות הציבור נועדו לעודד אורח חיים פעיל יותר.
סקרנים ללמוד על מטריצת מתאם? QuestionPro פרסם לאחרונה בלוג על זה. חקור כדי ללמוד על זה.
כיצד לזהות אותו
כדי לקבוע אם המשתנים שלך מציגים מתאם שלילי, בצע את הפעולות הבאות:
1. זהה את שני המשתנים שלך
ראשית, ציין את שני המשתנים שברצונך לבחון. משתנים אלה הם ערכות הנתונים שאתה שואף למדוד את הקשר ביניהם. עבור מתאם שלילי, שני משתנים אלה עשויים לנוע בכיוונים מנוגדים. זכור כי מתאם אינו מרמז על סיבתיות. מתאם שלילי בין משתנים אין פירושו בהכרח שמשתנה אחד גורם לשינוי באחר.
2. בחר את השיטה שלך למציאת המתאם
ישנן מספר שיטות לחישוב קורלציה:
שימוש בנוסחה
ניתן לחשב את המתאם באמצעות הנוסחה:
השתמש במחשבון מקדם מתאם
מחשבוני מקדם מתאם מקוונים יכולים לחסוך זמן ולהפחית את הסיכון לשגיאות, במיוחד עם מערכי נתונים גדולים. ודא שהקלט שלך מדויק לקבלת תוצאות אמינות.
יצירת תרשים פיזור
תרשים פיזור מייצג חזותית את המתאם בין שני משתנים. התווה את נקודות הנתונים שלך לאורך צירי x ו- y כדי לבחון את קשר הגומלין. קו הנוטה כלפי מטה משמאל לימין מצביע על מתאם שלילי.
3. חישוב המתאם
לאחר בחירת שיטה, חשב את המתאם באמצעות ערכות הנתונים שלך. הנה מה לצפות משיטות שונות:
- נוסחה או מחשבון: התוצאה שלך תהיה מקדם מתאם (r) הנע בין -1 ל -1. ערך קרוב יותר ל-1- מצביע על מתאם שלילי חזק.
- עלילת פיזור: קו משופע כלפי מטה בחלקת הפיזור מסמל מתאם שלילי.
על ידי ביצוע שלבים אלה, אתה יכול לקבוע אם יש מתאם שלילי בין המשתנים שלך ולהבין את אופי הקשר שלהם.
מתאם שלילי לעומת חיובי: הבנת ההבדלים
בואו נחקור את ההבדלים בין מתאם שלילי וחיובי, כמו גם את המאפיינים שלהם, דוגמאות והשלכות.
מתאם חיובי
מתאם חיובי קיים כאשר שני משתנים נוטים לעלות או לרדת יחד, כלומר, ככל שמשתנה אחד עולה, גם השני נוטה לעלות. לעומת זאת, ככל שמשתנה אחד יורד, השני נוטה לרדת.
מאפיינים:
- כיוון: שני המשתנים נעים באותו כיוון.
- מקדם מתאם: r הוא חיובי, נע בין 0 ל +1.
דוגמה:
- הכנסות והוצאות: בדרך כלל, ככל שההכנסה גדלה, גם ההוצאות נוטות לגדול. מערכת יחסים חיובית זו חיונית להבנת התנהגות הצרכנים ומגמות כלכליות.
- מכירות טמפרטורה וגלידה: טמפרטורות חמות יותר מובילות בדרך כלל למכירות גלידה גבוהות יותר, מה שמדגים מתאם חיובי בין משתנים אלה.
השלכות:
- מתאם חיובי עוזר לחזות מגמות ודפוסים בנתונים.
- שימושי בחיזוי וקבלת החלטות בתחומים כמו מימון, שיווק וניתוח אקלים.
מתאם שלילי
זה קורה כאשר משתנה אחד עולה בעוד השני יורד, ולהיפך. במילים אחרות, כאשר משתנה אחד עולה, השני נוטה לרדת.
מאפיינים:
- כיוון: משתנים נעים בכיוונים מנוגדים.
- מקדם מתאם: r הוא שלילי, נע בין -1 ל -0.
דוגמה:
- פעילות גופנית ומשקל: בדרך כלל, ככל שכמות הפעילות הגופנית עולה, המשקל נוטה לרדת. הקשר השלילי הזה חשוב בלימודי בריאות וכושר.
- מחיר וביקוש: מחירים גבוהים יותר מובילים בדרך כלל לביקוש נמוך יותר למוצר, מה שממחיש מתאם שלילי בכלכלה.
השלכות:
- מתאם שלילי עוזר להבין פשרות ויחסים הופכיים.
- חיוני לאופטימיזציה של החלטות בתחומים כמו כלכלה, ניהול שרשרת אספקה ובריאות.
כיצד QuestionPro יכולה לעזור בניתוח מתאמים?
QuestionPro, פלטפורמת סקרים חזקה, מציעה כלים מקיפים כדי להקל על ניתוח מתאם יעיל. הנה איך QuestionPro יכול לעזור לך בביצוע ניתוח מתאמים:
איסוף נתונים ללא מאמץ
QuestionPro מפשטת את תהליך איסוף הנתונים באמצעות כלי יצירת הסקרים הידידותיים למשתמש שלה. ניתן לעצב ולהפיץ סקרים לאיסוף נתונים כמותיים על משתנים שונים בעלי עניין. הפלטפורמה תומכת בסוגי שאלות שונים, ומאפשרת לך ללכוד נתונים מפורטים ורלוונטיים ביעילות.
ניתוח נתונים אוטומטי
לאחר איסוף הנתונים, QuestionPro מספקת כלי ניתוח מובנים לניתוח מתאמים. ניתן לחשב בקלות מתאמים, המודדים את החוזק והכיוון של הקשר הליניארי בין שני משתנים. מקדם המתאם נע בין -1 ל-1, כאשר:
- 1 מצביע על מתאם חיובי מושלם.
- -1 מצביע על מתאם שלילי מושלם.
- 0 מציין שאין קורלציה.
ייצוג חזותי
QuestionPro מציעה כלי ויזואליזציה שיעזרו לך לפרש את תוצאות ניתוח המתאמים שלך. ניתן ליצור חלקות פיזור ומטריצות מתאם כדי לספק ייצוג גרפי ברור של היחסים בין משתנים. כלי עזר חזותי זה חיוני לזיהוי מהיר של מגמות ודפוסים.
זיהוי דפוסים ומגמות
באמצעות ניתוח המתאם של QuestionPro, החוקרים הבחינו בקורלציה (חיובית, שלילית או אפס) בין משתנים:
- מתאם חיובי: שני המשתנים נעים באותו כיוון. לדוגמה, הגדלת הוצאות הפרסום עשויה להיות בקורלציה עם מכירות מוגברות.
- מתאם שלילי: המשתנים נוטים לנוע בכיוונים מנוגדים. לדוגמה, זמן מסך מוגבר עשוי להיות בקורלציה עם ירידה בביצועים אקדמיים.
- אפס קורלציה: לא קיים קשר בין המשתנים. לדוגמה, מספר שנות הלימודים עשוי שלא להתאים למספר האותיות בשמו של אדם.
יישומים מעשיים
ניתוח מתאם ב QuestionPro יכול לשמש עבור יישומים מעשיים שונים, כגון:
- מחקר שוק: מדוד את האפקטיביות של קמפיינים שיווקיים על ידי מתאם בין הוצאות פרסום לביצועי מכירות.
- בריאות: להעריך את הקשר בין שימוש בתרופות לבין תוצאות המטופל, כגון רמות לחץ דם.
- חינוך: לקבוע את ההשפעה של הרגלי למידה על ביצועים אקדמיים על ידי מתאם שעות לימוד עם ציונים.
מסקנה
מתאם שלילי הוא מושג בעל ערך החושף כיצד שני משתנים מתקשרים זה עם זה. על ידי הבנה וזיהוי של מתאמים שליליים, אנו יכולים לבצע תחזיות טובות יותר, לנהל סיכונים בצורה יעילה יותר ולפתור בעיות בצורה יעילה יותר.
QuestionPro מייעלת את תהליך ניתוח המתאמים, החל מאיסוף הנתונים ועד לפרשנות. על ידי מינוף הכלים רבי העוצמה שלה, חוקרים ומשווקים יכולים לחשוף תובנות יקרות ערך לגבי היחסים בין משתנים, ולהניע החלטות ואסטרטגיות טובות יותר בתחומם. לכן, צרו קשר עם QuestionPro עוד היום כדי להתחיל בניתוח המתאמים שלכם!