Какие преимущества и недостатки имеет корреляция Пирсона при анализе данных?

Некоторые преимущества корреляции Пирсона при анализе данных:

• Простота интерпретации. kurshub.ru Коэффициент принимает значения от -1 до +1, где близкие к +1 указывают на сильную положительную связь, близкие к -1 — на сильную отрицательную, а значения около 0 свидетельствуют об отсутствии линейной связи. kurshub.ru
• Высокая точность при линейных зависимостях. kurshub.ru Если связь между переменными нелинейна, коэффициент Пирсона может не выявить существующую зависимость. sky.pro
• Широкая применимость в различных областях науки. kurshub.ru Корреляция Пирсона широко используется в науке, экономике и социальных науках. mindthegraph.com

Некоторые недостатки корреляции Пирсона при анализе данных:

• Чувствительность к выбросам. sky.pro kurshub.ru Даже несколько экстремальных значений могут существенно исказить значение коэффициента корреляции, особенно при небольших выборках. sky.pro
• Неспособность выявлять нелинейные зависимости. kurshub.ru Коэффициент Пирсона может показать значение, близкое к нулю, даже при наличии сильной нелинейной связи между переменными. sky.pro
• Требования к распределению данных. sky.pro Для корректного тестирования статистической значимости корреляции Пирсона предполагается, что данные распределены нормально. sky.pro
• Проблема множественных сравнений. sky.pro При выполнении большого количества корреляционных тестов возрастает вероятность получения ложноположительных результатов. sky.pro
• Парадокс Симпсона. sky.pro Возможная ситуация, когда корреляция в общей выборке имеет противоположный знак или значительно отличается от корреляции в подгруппах. sky.pro

Важно понимать, что корреляция измеряет только силу линейной связи и не означает причинно-следственных отношений. sky.pro