Какие существуют методы интерпретации результатов корреляционного анализа в разных дисциплинах?

Некоторые методы интерпретации результатов корреляционного анализа в разных дисциплинах:

• Учёт контекста данных. 1 Одно и то же значение корреляции может интерпретироваться по-разному в разных областях. 1 Например, в некоторых социальных исследованиях корреляция 0,3 может считаться значительной, тогда как в точных науках это же значение может быть признано слабым. 1
• Анализ статистической значимости. 1 Даже высокий коэффициент корреляции может быть статистически незначимым при малом размере выборки. 1 Для этого проверяют p-значение. 1
• Визуализация данных. 1 Диаграммы рассеяния помогают увидеть характер связи и выявить нелинейные зависимости, которые могут не отражаться в коэффициенте Пирсона. 1
• Оценка силы корреляции. 1 Учитывают размер выборки (чем больше выборка, тем меньший коэффициент может быть значимым) и рассматривают коэффициент детерминации (r²), показывающий процент объяснённой дисперсии. 1
• Проверка результатов альтернативными методами. 1 Сравнивают результаты разных корреляционных тестов и используют методы машинного обучения для выявления сложных взаимосвязей. 1

Корреляционный анализ широко используется в различных дисциплинах, включая психологию, образование, здравоохранение, экономику и социологию. 2