2) слабая и прямая (+)
3) слабая и обратная
4) сильная и обратная
Коэффициент корреляции r = 0,14 имеет положительный знак, поэтому связь между показателями является прямой: при увеличении одного признака другой в среднем также имеет тенденцию к увеличению. Однако абсолютная величина коэффициента близка к нулю, что указывает на слабую тесноту линейной связи. Следовательно, правильная характеристика — слабая и прямая связь.
Коэффициент корреляции принимает значения от −1 до +1. Знак отражает направление зависимости, а модуль коэффициента — ее выраженность: чем ближе абсолютное значение к 1, тем сильнее линейная связь; чем ближе к 0, тем она слабее. Значение 0,14 означает, что изменения одного показателя лишь незначительно согласуются с изменениями другого и обладают ограниченной прогностической ценностью.
Слабая корреляция не равнозначна полному отсутствию связи и не позволяет сделать вывод о причинно-следственном отношении. Для оценки статистической значимости необходимо учитывать объем выборки, доверительный интервал и значение p: при большой выборке даже небольшой коэффициент может оказаться статистически значимым, но его практическая или клиническая значимость при этом может оставаться низкой.
| Значение коэффициента r | Характеристика связи | Интерпретация |
|---|---|---|
| От −1,00 до −0,70 | Сильная обратная | Увеличение одного признака сопровождается выраженным уменьшением другого |
| От −0,69 до −0,30 | Умеренная обратная | Показатели изменяются преимущественно в противоположных направлениях |
| От −0,29 до −0,01 | Слабая обратная | Наблюдается незначительная тенденция к разнонаправленным изменениям |
| Около 0 | Линейная связь не выявлена | Это не исключает наличия нелинейной зависимости |
| От +0,01 до +0,29 | Слабая прямая | Показатели имеют небольшую тенденцию изменяться в одном направлении |
| От +0,30 до +0,69 | Умеренная прямая | Рост одного показателя достаточно устойчиво сочетается с ростом другого |
| От +0,70 до +1,00 | Сильная прямая | Изменения признаков тесно согласованы и направлены одинаково |
Границы между слабой, умеренной и сильной корреляцией являются ориентировочными и могут различаться в зависимости от методических рекомендаций и области исследования. При анализе медицинских данных коэффициент корреляции следует интерпретировать совместно с графиком рассеяния, характеристиками выборки и клиническим контекстом. Для нормально распределенных количественных признаков обычно применяют коэффициент Пирсона, а при порядковых данных, выбросах или ненормальном распределении — ранговый коэффициент Спирмена. Корреляционный анализ выявляет статистическое сопряжение признаков, но сам по себе не доказывает этиологическую или патогенетическую связь.