Korelační analýza jako nástroj ekonomického a statistického výzkumu

Korelační analýza je množina matematicky uzemněných metod, pomocí kterých se korelační závislost nachází mezi dvojicí faktorů nebo vlastností majících náhodnou složku. V souboru technik používaných v této metodě výzkumu je rozšířen:

- vytváření korelačních polí, sestavování korelačních tabulek;

- výpočet korelačního poměru nebo koeficientů vzorkování;

- testování hypotézy statistické významnosti vazeb.

Pokračování výzkumu vede ke stanovení konkrétních typů vzájemných vztahů mezi množstvím. Vztah mezi náhodnými znaménky nebo faktory více než tří potřebuje použít metodu multivariační analýzy.

Pole a tabulka, které jsou konstruovány korelační analýzou, se používají jako pomocné nástroje při analýze vzorkových dat. Aplikací selektivních bodů na rovinné pole souřadnic se dostáváme do tzv. Korelačního pole. Podle toho, jak jsou umístěny body, můžete již provést předběžnou prognózu a určit formu závislosti náhodných proměnných. Numerické zpracování výsledků vyžaduje jejich seskupení ve formě korelační tabulky.

Nejprve se objevuje v 18. století, kdy se začal aktivně využívat termín "korelace" s lehkou rukou paleontologa Georgese Cuviera pro proces obnovy vzhledu fosilních zvířat na části jeho pozůstatků. Vývoj úzce řízené paleontologické metody vedl k tomu, že korelační analýza začala být používána v nejrůznějších sférách lidské životní činnosti.

Tato metoda je atraktivní pro zpracování statistických dat. Korelační analýzu ve statistikách nejprve použil anglický biolog a statistik Francis Galton na konci 19. století. V budoucnu vývoj metody umožnil měřit těsnost spojení mezi párem a velkým počtem proměnných. Korelační analýza má úzký vztah s regresní analýzou.

Korelační analýza v ekonomice zaujímá zvláštní místo. Jeho použití však vyžaduje řadu omezení. Především je to přítomnost dostatečného počtu měření a údajů pro studium. Praxe naznačuje, že počet pozorování by měl překročit o 5 až 6 násobek počtu faktorů. Optimální volbou je přítomnost několika pozorování, které přesahují počet faktorů několikrát desetkrát. V takovém případě funguje zákon velkých čísel, díky němu dochází ke vzájemnému zániku náhodných kmitů.

Také je nutné zajistit, aby celá sada faktorů a charakteristik výkonu byla předmětem normálního vícerozměrného rozdělení. Existují případy, kdy objem agregátu není dostatečný k provedení formálního testování pro dodržení normálního rozdělení, pak je definice distribučního práva vizuálně provedena podle údajů korelačního pole. Pokud jsou body uspořádány podle lineárního trendu, je docela realistické usoudit, že soubor počátečních dat uspokojí požadavky normálního distribučního práva.

V počáteční sadu hodnot je nutné sledovat kvalitativní homogenitu.

Přítomnost skutečnosti závislostí na korelaci neumožňuje tvrzení, že libovolně přijatá proměnná předchází vzhled sekundy nebo způsobuje její změny, jinými slovy, neexistuje žádný přísný kauzální vztah mezi nimi a dokonce fungování třetího faktoru je možné.

Aplikací výsledků analýzy v praxi na základě korelačních metod výzkumu lze vyvodit řadu jednoznačných závěrů o přítomnosti, a co je nejdůležitější, o povaze vzájemné závislosti. To již dává značný podíl informací o předmětu, který je předmětem šetření.