Почему важно различать коэффициенты корреляции при анализе больших данных?

Различение коэффициентов корреляции при анализе больших данных важно по нескольким причинам:

• Выбор подходящего коэффициента для разных типов данных. 13 Существует несколько разновидностей коэффициентов корреляции, каждый из которых имеет свою область применения. 1 Например, коэффициент Пирсона подходит для линейных взаимосвязей и нормально распределённых данных, а коэффициент Спирмена — для ранговых (порядковых) данных и немонотонных взаимосвязей. 1
• Учет контекста и специфики области. 1 Интерпретация одних и тех же числовых значений корреляции существенно различается в зависимости от области применения. 1 Например, в физике корреляция 0,7 может рассматриваться как недостаточно высокая, в то время как в социальных науках она свидетельствует о сильной связи. 1
• Минимизация рисков некорректной интерпретации. 1 При расчёте большого количества корреляций вероятность обнаружения «статистически значимых» коэффициентов за счёт случайности значительно возрастает. 1 Чтобы снизить вероятность ошибочных выводов, рекомендуется визуализировать данные перед расчётом и интерпретацией коэффициентов. 1
• Избегание ложной причинно-следственной связи. 35 Если строить решения только на корреляции, можно попасть в ловушку ложной связи. 5 Например, корреляция между посещением вебинаров и покупкой продукта не обязательно означает, что вебинары помогают покупать продукт. 3