Współczynnik korelacji Pearsona

Współczynnik korelacji Pearsona

📊 Współczynnik korelacji Pearsona – bez stresu i krok po kroku
Zastanawiasz się, czy wiek dziecka ma związek z czasem oglądania bajek?
Chcesz policzyć korelację, narysować wykres rozrzutu i zrozumieć, co wynik naprawdę znaczy?
Spokojnie – przeprowadzę Cię przez to od A do Z.

Część 1: Współczynnik korelacji Pearsona + wykres rozrzutu

Na danych „wiek dziecka” vs „minuty bajek dziennie” policzymy r Pearsona i zrobimy wykres rozrzutu.

Jak to zrobimy?

1. Na kartce – każdy krok rozpisany i wyjaśniony, łącznie z interpretacją.
   ⏱️ 34 min
2. W Excelu – trzema drogami:
   • dwoma wzorami (manualnie),
   • funkcją =WSP.KORELACJI(..;..),
   • oraz przez Analysis ToolPak.
     ⏱️ 30 min
3. W Jamovi (darmowy program statystyczny) – szybka analiza i wykresy w kilku kliknięciach.
   ⏱️ 15 min

Co zyskasz? Zrozumiesz, czym jest „siła” i „kierunek” zależności, kiedy r ma sens i jak odczytywać wykres.

Część 2: Test istotności dla r – MODEL I (ρ = 0)

Hipotezy:
a) „Istnieje korelacja” (test dwustronny),
b) „Korelacja jest dodatnia” (test jednostronny),
poziom istotności α = 0,05.

Jak to zrobimy?

1. Na kartce – krok po kroku, konstrukcja hipotez, statystyka testowa, obszar krytyczny, decyzja i wniosek.
   ⏱️ 24 min
2. W Excelu – z wykorzystaniem formuł oraz tablic t-Studenta.
   ⏱️ 30 min

Co zyskasz? Nauczysz się poprawnie formułować hipotezy jednostronne i dwustronne, budować obszar krytyczny i pisać jasny, końcowy wniosek.

Część 3: Test istotności dla r – MODEL II (ρ = 0,6)

Hipotezy:
a) „ρ różni się od 0,6” (dwustronnie),
b) „ρ > 0,6” (jednostronnie),
α = 0,05.

Jak to zrobimy?

1. Na kartce – krok po kroku, z użyciem transformacji i tablic rozkładu normalnego.
   ⏱️ 28 min
2. W Excelu – w oparciu o wzory i tablice normalne (przybliżenie Fishera).
   ⏱️ 34 min

Co zyskasz? Zobaczysz, jak badać konkretną wartość korelacji (nie tylko „czy jest ≠ 0”), i kiedy stosować test jednostronny.

Część 4: Przedział ufności dla współczynnika korelacji

Przykład: n = 200, obserwowane r = 0,74, poziom ufności 0,95.
Zbudujemy przedział ufności dla prawdziwej korelacji ρ (metodą Fishera).

Jak to zrobimy?

1. Na kartce – szybkie i klarowne wyprowadzenie.
   ⏱️ 9 min
2. W Excelu – czyste formuły, gotowe do powielenia.
   ⏱️ 10 min

Co zyskasz? Zrozumiesz, z jaką precyzją oszacowałeś korelację i jak to elegancko przedstawić w pracy/na zajęciach.

Dodatkowe materiały

☑️ Rozbudowany plik z teorią (wszystko, czego używamy – po ludzku),
☑️ Tablice (t-Studenta i normalne) – zawsze pod ręką,
☑️ Schematy interpretacji: co oznacza r, p-value, przedział ufności i jak pisać wnioski.

Dlaczego warto? (Twoje korzyści)

• Koniec z chaosem – wiesz dokładnie, kiedy i jak liczyć korelację, testy i przedziały.
• Praktyka > teoria – liczysz na realnym przykładzie, a nie na abstrakcyjnych symbolach.
• Excel i Jamovi stają się Twoimi sprzymierzeńcami – umiesz to odtworzyć na egzaminie i w pracy dyplomowej.
• Pewność siebie – umiesz zbudować hipotezy, obszar krytyczny i napisać poprawny wniosek.
• Oszczędność czasu – proste kroki, zero błądzenia po forach.

👉 Jeśli statystyka dotąd Cię przytłaczała, tutaj zobaczysz, że da się ją ogarnąć. Krok po kroku, spokojnie, z pełnym zrozumieniem.
Szukaj rozwiązań, nie wymówek. Powodzenia!

Czas dostępu 1 rok