Каковы основные ограничения применения Pearson correlation coefficient?

Некоторые ограничения применения коэффициента корреляции Пирсона:

• Чувствительность к нелинейным зависимостям. sky.pro Коэффициент Пирсона может показать значение, близкое к нулю, даже при наличии сильной нелинейной связи между переменными. sky.pro
• Влияние выбросов. sky.pro Даже несколько экстремальных значений могут существенно исказить значение коэффициента корреляции, особенно при небольших выборках. 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
• Неподход к категориальным или порядковым данным. mindthegraph.com Коэффициент Пирсона предполагает, что обе переменные непрерывны и нормально распределены, и может не подходить для данных, где отношения не обязательно носят линейный или числовой характер. mindthegraph.com
• Невозможность отличить зависимые и независимые переменные. www.wallstreetmojo.com Например, если искать корреляцию между высоким стрессом и давлением крови, то можно найти высокий коэффициент корреляции, который покажет, что высокий стресс вызывает давление крови. www.wallstreetmojo.com Если поменять переменные местами, то результат будет таким же, что покажет, что стресс вызван давлением крови, а это не имеет смысла. www.wallstreetmojo.com

Игнорирование этих ограничений может привести к некорректным выводам и ошибочным решениям. sky.pro