Video: Why our IQ levels are higher than our grandparents' | James Flynn 2025
Tahmin bir trendin gerçek olup olmadığını nasıl anlarsın? Yukarı veya aşağı doğru sürükleniyormuş gibi görünen bir taban çizgisi görürseniz, bu gerçek bir eğilimi temsil eder mi yoksa sadece rastgele varyasyon mu? Bu soruları cevaplamak için, olasılık ve istatistiklere girmek zorundasınız. Neyse ki, onlara çok fazla girmek zorunda değilsiniz - bilek derinliğinde, belki.
Temel düşünce grubu şu şekilde gider:
- Excel'i, satış gelirleri ve bunlarla ilişkili zaman aralıkları arasındaki korelasyonun ne olduğunu söylemek için kullanın.
Bu süreyi Ocak 2011, Şubat 2011, Mart 2011 … Aralık 2016 veya 1, 2, 3 … 72 olarak temsil etmem önemli değil.
- İlişki ile ölçülen ilişki yoksa, gelirler ve zaman periyodu arasında bir eğilim yok ve endişelenmenize gerek yok.
- Eğer gelirler ve zaman periyotları arasında bir ilişki içeriyorsa, eğilimi yönetmenin en iyi yolunu seçmelisiniz.
- Excel, korelasyonu hesapladıktan sonra, bunun dönem ve gelir miktarı arasındaki gerçek bir ilişkiyi temsil etmeye mi yoksa yalnızca şanslı bir şey olup olmadığına karar vermeniz gerekir.
Sadece şansa sahip olma ihtimali yüzde 5'in altındaysa gerçek bir eğilim. (Bazıları yüzde 5'i kendi ölçütü olarak kullanmayı tercih eder - yüzde 5'ten daha muhafazakarlar ve biraz daha güvenli hissedeceklerdir.) Bu istatistiksel önemi ortaya çıkarmaktadır: Hangi olasılık seviyesini ortaya çıkarmaktadır Gerçek bir McCoy (burada, bir korelasyon) olduğuna karar vermeden önce ihtiyacınız var mı?
Bir korelasyon katsayısının istatistiksel önemini test etmek için çeşitli yöntemler vardır. Popüler üç yöntem şunlardır:
- Korelasyonu doğrudan test edin ve sonucu normal dağılım ile karşılaştırın.
- Korelasyonu doğrudan test edin ve sonucu t-dağılımı ile karşılaştırın (t-dağılımı, normal eğrisine benzer olsa da sonsuz büyük nüfustan ziyade ufacık bir örnek kullandığını varsayar).
- Koreliyeyi Fisher dönüşümü (bir korelasyon katsayısını normal eğride uyan bir değere dönüştüren) ile dönüştürün ve sonucu normal dağılımla karşılaştırın.
Bir korelasyon katsayısının istatistiksel önemini test etmek için diğer popüler yöntemler var. Her biri biraz farklı bir sonuç verir. Uygulamada, seçtiğiniz yöntem ne olursa olsun, neredeyse daima aynı kararı (korelasyon sıfırdan önemli oranda farklıdır veya yapmazsınız) yaparsınız.
Korelasyon önlemlerinin trend olduğuna karar verirseniz (ve olasılık korelasyonun bir hayalet olduğu yüzde 1'den az olduğunda muhtemelen bu sonuca kabul etmeniz gerekir), kendinize sormanız gereken iki soru daha vardır: >
