Всякое вычисленное значение коэффициента корреляции должно быть проверено на статистическую значимость:
Дихотомическую форму представления выбирают в том случае, если измеренные в шкале наименований данные просто фиксируют наличие или отсутствие какого-либо признака:
Если числовые значения в клетках таблицы возрастают или уменьшаются в направлении от левого верхнего угла таблицы (от клетки a) слева направо (по строке) и одновременно сверху вниз (по столбцу), то говорят об обратной (отрицательной) зависимости (знак "- "):
Коэффициент контингенции Q - коэффициент корреляционной связи, основанный на внутриклеточных частотах:
Коэффициент корреляции rxy сам по себе ничего не говорит о том, вызывает ли Х появление Y или Y вызывает появление X:
Коэффициент корреляции для дихотомических переменных, основанных на нормальных распределениях, - коэффициент взаимной сопряжённости Чупрова:
Коэффициент Пирсона Р для дихотомических данных применяется в тех случаях, когда совпадает количество строк и количество столбцов и нет необходимости подсчитывать частоту появления различных значений переменных Х и Y:
Методы анализа и интерпретации корреляции могут быть содержательными и графическими:
При использовании коэффициента Пирсона для дихотомических данных необходимо, чтобы обе переменные измерялись в дихотомических шкалах наименований:
Приёмы объяснения связи признаков и возможностей ее практического использования в соответствии с содержательным знанием психологических переменных, которые нас интересуют - количественный анализ:
Свойство корреляции, выражающееся возрастающей или убывающей функцией своего аргумента, - направленность корреляции:
Свойство корреляции, характеризующее одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениями значений другой случайной величины, - теснота корреляции:
Стохастическая связь между ранжированными событиями - сопряжённость:
Форма причинной связи, при которой данное состояние системы определяет все ее последующее состояние не однозначно, а с определенной вероятностью - теоретические закономерности:
Форма причинной связи, при которой данное состояние системы определяет все ее последующее состояние не однозначно, а с определенной вероятностью это - статистическая закономерность: