{"id":1006825,"date":"2024-07-01T11:00:00","date_gmt":"2024-07-01T18:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/sifir-korelasyon-tanim-ornekler-nasil-belirlenir\/"},"modified":"2025-02-12T05:54:51","modified_gmt":"2025-02-12T12:54:51","slug":"sifir-korelasyon-tanim-ornekler-nasil-belirlenir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/tr\/sifir-korelasyon-tanim-ornekler-nasil-belirlenir\/","title":{"rendered":"S\u0131f\u0131r Korelasyon: Tan\u0131m, \u00d6rnekler + Nas\u0131l Belirlenir"},"content":{"rendered":"\n
Korelasyon, istatistik ve veri analizinde iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi anlamaya yard\u0131mc\u0131 olan temel bir kavramd\u0131r. G\u00fc\u00e7l\u00fc pozitif veya negatif korelasyonlar genellikle vurgulan\u0131rken, s\u0131f\u0131r korelasyon da ayn\u0131 derecede \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n
Bu, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda do\u011frusal bir ili\u015fki olmad\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fiklikler di\u011ferindeki de\u011fi\u015fiklikleri \u00f6ng\u00f6rmez. <\/p>\n\n
Bu blogda, net bir tan\u0131m, a\u00e7\u0131klay\u0131c\u0131 \u00f6rnekler ve bunu belirleme y\u00f6ntemleri sunarak s\u0131f\u0131r korelasyon kavram\u0131n\u0131 inceleyece\u011fiz.<\/p>\n\n
S\u0131f\u0131r korelasyon, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131nda do\u011frusal bir ili\u015fkinin olmad\u0131\u011f\u0131 bir durumu tan\u0131mlayan istatistiksel bir terimdir. \u0130ki de\u011fi\u015fken s\u0131f\u0131r korelasyona sahip oldu\u011funda, bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fiklikler di\u011ferindeki de\u011fi\u015fiklikleri \u00f6ng\u00f6rmez. De\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkinin derecesini ve y\u00f6n\u00fcn\u00fc \u00f6l\u00e7en korelasyon katsay\u0131s\u0131 bu durumda tam olarak s\u0131f\u0131rd\u0131r. <\/p>\n\n
Bu korelasyonu anlamak istatistiksel analizde \u00f6nemlidir, \u00e7\u00fcnk\u00fc birbirleriyle tahmin edici bir ili\u015fkisi olmayan de\u011fi\u015fkenleri belirlemeye yard\u0131mc\u0131 olur, bu da istatistiksel modeller olu\u015ftururken veya veri modellerini yorumlarken \u00e7ok \u00f6nemlidir.<\/p>\n\n
S\u0131f\u0131r korelasyon, istatistik ve veri analizinde \u00e7e\u015fitli nedenlerden dolay\u0131 \u00f6nemli bir kavramd\u0131r:<\/p>\n\n
Birbirinden do\u011frusal olarak ba\u011f\u0131ms\u0131z olan de\u011fi\u015fkenlerin belirlenmesine yard\u0131mc\u0131 olur. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131nda s\u0131f\u0131r korelasyon varsa, bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fiklikler di\u011ferindeki de\u011fi\u015fiklikler hakk\u0131nda herhangi bir bilgi sa\u011flamaz. Bu, verilerin yap\u0131s\u0131n\u0131 ve de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkileri (veya bunlar\u0131n eksikli\u011fini) anlamak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. <\/p>\n\n
Regresyon analizinde ve di\u011fer istatistiksel modellerde, ba\u011f\u0131ml\u0131 de\u011fi\u015fkenle bu korelasyona sahip de\u011fi\u015fkenlerin dahil edilmesi g\u00fcr\u00fclt\u00fc ekleyebilir ve modelin tahmin g\u00fcc\u00fcn\u00fc azaltabilir. Bu t\u00fcr de\u011fi\u015fkenlerin belirlenmesi ve hari\u00e7 tutulmas\u0131yla modeller basitle\u015ftirilebilir ve daha verimli hale getirilerek daha iyi performans ve yorumlanabilirlik sa\u011flanabilir. <\/p>\n\n
Bu korelasyonun anla\u015f\u0131lmas\u0131 verilerin yanl\u0131\u015f yorumlanmas\u0131n\u0131 \u00f6nler. <\/p>\n\n
Korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131n hesaplanmas\u0131 ve s\u0131f\u0131r olarak bulunmas\u0131, do\u011frusal bir ili\u015fkinin olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131kl\u0131\u011fa kavu\u015fturur ve yanl\u0131\u015f sonu\u00e7lara var\u0131lmas\u0131n\u0131 \u00f6nler.<\/p>\n\n
Do\u011frusal olmayan ili\u015fkiler olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 vurgular. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131nda s\u0131f\u0131r korelasyon varsa, bu mutlaka ili\u015fkisiz olduklar\u0131 anlam\u0131na gelmez; karma\u015f\u0131k, do\u011frusal olmayan bir ili\u015fkiye sahip olabilirler. Bunun fark\u0131na varmak, do\u011frusal olmayan regresyon veya veri d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmleri gibi di\u011fer y\u00f6ntemleri kullanarak daha fazla ara\u015ft\u0131rma yap\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir. <\/p>\n\n
Deneysel tasar\u0131mda, hangi de\u011fi\u015fkenlerin s\u0131f\u0131r korelasyona sahip oldu\u011funu bilmek, dahil edilecek veya kontrol edilecek de\u011fi\u015fkenlerin se\u00e7imine rehberlik edebilir. Bu, ilgisiz de\u011fi\u015fkenlerin etkisinin en aza indirildi\u011fi daha sa\u011flam deneylerin tasarlanmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olarak daha net, daha g\u00fcvenilir sonu\u00e7lar elde edilmesini sa\u011flar. <\/p>\n\n
Bir veri k\u00fcmesindeki de\u011fi\u015fkenlerin davran\u0131\u015flar\u0131 hakk\u0131nda i\u00e7g\u00f6r\u00fc sa\u011flar. Finansal analizde, hangi varl\u0131klar\u0131n birbirleriyle s\u0131f\u0131r korelasyona sahip oldu\u011funu anlamak, portf\u00f6y \u00e7e\u015fitlendirmesine yard\u0131mc\u0131 olabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu t\u00fcr varl\u0131klar\u0131 birle\u015ftirmek genel riski azaltabilir. <\/p>\n\n
Hipotez testlerinde bu korelasyon genellikle bo\u015f hipotezdir. <\/p>\n\n
Bunun do\u011fru ya da yanl\u0131\u015f oldu\u011funun belirlenmesi, hipotezlerin do\u011frulanmas\u0131na ya da \u00e7\u00fcr\u00fct\u00fclmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n\n
Bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fikliklerin ba\u015fka bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fikliklere kar\u015f\u0131l\u0131k gelmedi\u011fi bu korelasyonun \u00f6rneklerine \u00e7e\u015fitli alanlarda rastlanabilir:<\/p>\n\n
\u00d6rnek: Bilimsel Yay\u0131n Say\u0131s\u0131 ve En Sevilen Dondurma Lezzeti<\/strong><\/p>\n\n Bir ara\u015ft\u0131rma, bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n sahip oldu\u011fu bilimsel yay\u0131n say\u0131s\u0131 ile en sevdi\u011fi dondurma aromas\u0131 aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi inceliyor.<\/p>\n\n Bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n yay\u0131nlad\u0131\u011f\u0131 bilimsel makale say\u0131s\u0131 ile belirli bir dondurma aromas\u0131n\u0131 tercih etmesi aras\u0131nda mant\u0131ksal bir ba\u011flant\u0131 yoktur. Sonu\u00e7 olarak, bu iki de\u011fi\u015fkenin bu korelasyonu g\u00f6stermesi beklenmektedir. <\/p>\n\n \u00d6rnek: \u00d6\u011frencilerin Ayakkab\u0131 Numaras\u0131 ve Matematik Notlar\u0131<\/strong><\/p>\n\n Bir e\u011fitim ara\u015ft\u0131rmas\u0131, \u00f6\u011frencilerin ayakkab\u0131 numaralar\u0131 ile matematik notlar\u0131 aras\u0131nda herhangi bir ili\u015fki olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 incelemektedir.<\/p>\n\n Ayakkab\u0131 numaras\u0131, bir \u00f6\u011frencinin matematikteki akademik performans\u0131 \u00fczerinde hi\u00e7bir etkisi olmayan fiziksel bir \u00f6zelliktir. Bu nedenle, ayakkab\u0131 numaras\u0131 ile matematik notlar\u0131 aras\u0131ndaki korelasyonun s\u0131f\u0131r olmas\u0131 muhtemeldir. <\/p>\n\n \u00d6rnek: Kan Grubu ve So\u011fuk Alg\u0131nl\u0131\u011f\u0131 \u0130nsidans\u0131<\/strong><\/p>\n\n Bir sa\u011fl\u0131k ara\u015ft\u0131rmas\u0131, ki\u015finin kan grubu ile bir y\u0131l i\u00e7inde so\u011fuk alg\u0131nl\u0131\u011f\u0131na yakalanma say\u0131s\u0131 aras\u0131nda bir ili\u015fki olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 inceliyor.<\/p>\n\n Kan grubu, vir\u00fcslere maruz kalma ve ba\u011f\u0131\u015f\u0131kl\u0131k sistemi g\u00fcc\u00fc gibi \u00e7e\u015fitli di\u011fer fakt\u00f6rlerden etkilenen so\u011fuk alg\u0131nl\u0131\u011f\u0131na yakalanma s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ile ili\u015fkili de\u011fildir. Dolay\u0131s\u0131yla, kan grubu ile so\u011fuk alg\u0131nl\u0131\u011f\u0131 g\u00f6r\u00fclme s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 aras\u0131ndaki korelasyonun s\u0131f\u0131r olmas\u0131 beklenir. <\/p>\n\n Burada, g\u00f6rsel inceleme, istatistiksel hesaplama, hipotez testi ve ba\u011flamsal analiz yoluyla bu korelasyonun nas\u0131l belirlenece\u011fini ke\u015ffedece\u011fiz.<\/p>\n\n Da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkiyi g\u00f6rsel olarak de\u011ferlendirmek i\u00e7in etkili bir ara\u00e7t\u0131r.<\/p>\n\n Pearson korelasyon katsay\u0131s\u0131 (r) do\u011frusal korelasyonun en yayg\u0131n \u00f6l\u00e7\u00fcs\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n\n Ad\u0131mlar:<\/strong><\/p>\n\n 0’a Yak\u0131n De\u011fer: \ud835\udc5f r 0’a yak\u0131nsa, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131nda do\u011frusal ili\u015fkinin \u00e7ok az oldu\u011funu veya hi\u00e7 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir.<\/p>\n\n \u0130statistiksel hipotez testi, g\u00f6zlemlenen bir korelasyon katsay\u0131s\u0131n\u0131n s\u0131f\u0131rdan \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde farkl\u0131 olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirleyebilir.<\/p>\n\n Ad\u0131mlar:<\/strong><\/p>\n\n De\u011fi\u015fkenlerin ba\u011flam\u0131n\u0131 ve teorik arka plan\u0131n\u0131 anlamak, korelasyon sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 yorumlamak i\u00e7in gereklidir.<\/p>\n\n Ad\u0131mlar:<\/strong><\/p>\n\n Korelasyon, iki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc ve y\u00f6n\u00fcn\u00fc tan\u0131mlayan istatistiksel bir \u00f6l\u00e7\u00fcd\u00fcr. Burada negatif, pozitif ve s\u0131f\u0131r korelasyonun ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir a\u00e7\u0131klamas\u0131n\u0131 bulabilirsiniz: <\/p>\n\n Sa\u011flam bir anket platformu olan QuestionPro, korelasyon analizini etkili bir \u015fekilde kolayla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kapsaml\u0131 ara\u00e7lar sunar. \u0130\u015fte QuestionPro’nun korelasyon analizi yapman\u0131za nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olabilece\u011fi: <\/p>\n\n QuestionPro, kullan\u0131c\u0131 dostu anket olu\u015fturma ara\u00e7lar\u0131yla veri toplama s\u00fcrecini basitle\u015ftirir. \u0130lgilendi\u011finiz \u00e7e\u015fitli de\u011fi\u015fkenler hakk\u0131nda nicel veriler toplamak i\u00e7in anketler tasarlayabilir ve da\u011f\u0131tabilirsiniz. Platform, \u00e7e\u015fitli soru t\u00fcrlerini destekleyerek ayr\u0131nt\u0131l\u0131 ve ilgili verileri verimli bir \u015fekilde yakalaman\u0131za olanak tan\u0131r.  <\/p>\n\n Veriler topland\u0131ktan sonra, QuestionPro korelasyon analizi i\u00e7in yerle\u015fik analitik ara\u00e7lar sa\u011flar. \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki do\u011frusal ili\u015fkinin g\u00fcc\u00fcn\u00fc ve y\u00f6n\u00fcn\u00fc \u00f6l\u00e7en korelasyonlar\u0131 kolayca hesaplayabilirsiniz. Do\u011frusal korelasyon katsay\u0131s\u0131 -1 ile 1 aras\u0131nda de\u011fi\u015fir, burada:  <\/p>\n\n QuestionPro, korelasyon analizinizin sonu\u00e7lar\u0131n\u0131 yorumlaman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacak g\u00f6rselle\u015ftirme ara\u00e7lar\u0131 sunar. De\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki ili\u015fkilerin net bir grafiksel g\u00f6sterimini sa\u011flamak i\u00e7in da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri ve korelasyon matrisleri olu\u015fturulabilir. Bu g\u00f6rsel yard\u0131m, e\u011filimleri ve kal\u0131plar\u0131 h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde tan\u0131mlamak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir.  <\/p>\n\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, QuestionPro’nun korelasyon analizini kullanarak de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki korelasyonu (pozitif, negatif veya s\u0131f\u0131r) g\u00f6zlemlemi\u015flerdir:<\/p>\n\n QuestionPro’daki korelasyon analizi, a\u015fa\u011f\u0131dakiler gibi \u00e7e\u015fitli pratik uygulamalar i\u00e7in kullan\u0131labilir:<\/p>\n\n \u0130ki de\u011fi\u015fken aras\u0131ndaki s\u0131f\u0131r korelasyon, do\u011frusal bir ili\u015fkinin yoklu\u011funu ifade eder ve bir de\u011fi\u015fkendeki de\u011fi\u015fikliklerin di\u011ferindeki de\u011fi\u015fikliklere kar\u015f\u0131l\u0131k gelmedi\u011fini g\u00f6sterir. Korelasyon katsay\u0131lar\u0131n\u0131 hesaplayarak ve verileri da\u011f\u0131l\u0131m grafikleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla g\u00f6rselle\u015ftirerek, ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar de\u011fi\u015fkenlerin korelasyonlu, pozitif korelasyonlu, negatif korelasyonlu olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 veya bu korelasyonu g\u00f6sterip g\u00f6stermedi\u011fini do\u011fru bir \u015fekilde belirleyebilirler. <\/p>\n\n Anketlerinizde korelasyon analizi i\u00e7in QuestionPro’yu kullanmak, de\u011fi\u015fkenler aras\u0131ndaki anlaml\u0131 ili\u015fkileri ortaya \u00e7\u0131karmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir yol sa\u011flar. QuestionPro’nun sezgisel aray\u00fcz\u00fcn\u00fc, geli\u015fmi\u015f analitik ara\u00e7lar\u0131n\u0131 ve kapsaml\u0131 raporlama \u00f6zelliklerini ke\u015ffederek, korelasyon analizini verimli bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirebilir ve verilerinizden de\u011ferli bilgiler elde edebilirsiniz. Daha fazla bilgi i\u00e7in QuestionPro ile bug\u00fcn ileti\u015fime ge\u00e7in!  <\/p>\n\nE\u011fitim Alan\u0131<\/h3>\n\n
Sa\u011fl\u0131k Hizmetleri Alan\u0131<\/h3>\n\n
S\u0131f\u0131r Korelasyon Nas\u0131l Belirlenir?<\/h2>\n\n
1. Da\u011f\u0131l\u0131m Grafikleri Kullan\u0131larak G\u00f6rsel \u0130nceleme<\/h3>\n\n
Bir Da\u011f\u0131l\u0131m Grafi\u011fi Olu\u015fturun:<\/h4>\n\n
\n
Korelasyonun Belirlenmesi:<\/h4>\n\n
\n
\u00d6rnek:<\/h4>\n\n
\n
2. Korelasyon Katsay\u0131s\u0131n\u0131 Hesaplay\u0131n<\/h3>\n\n
 <\/figure>\n\n
<\/figure>\n\n\n
Korelasyonu Yorumlama:<\/h4>\n\n
\u00d6rnek:<\/h4>\n\n
\n
3. Hipotez Testini Yap\u0131n<\/h3>\n\n
\n
S\u0131f\u0131r Korelasyon:<\/h4>\n\n
\n
\u00d6rnek:<\/h4>\n\n
\n
4. Ba\u011flamsal Analizi Anlamak<\/h3>\n\n
\n
S\u0131f\u0131r Korelasyon:  <\/h4>\n\n
\n
\u00d6rnek:<\/h4>\n\n
\n
Negatif vs Pozitif Korelasyon vs S\u0131f\u0131r Korelasyon<\/h2>\n\n
Pozitif Korelasyon<\/h3>\n\n
\n
Negatif Korelasyon<\/h3>\n\n
\n
S\u0131f\u0131r Korelasyon<\/h3>\n\n
\n
QuestionPro Korelasyon Analizine Nas\u0131l Yard\u0131mc\u0131 Olabilir?<\/h2>\n\n
Zahmetsiz Veri Toplama<\/h3>\n\n
Otomatik Veri Analizi<\/h3>\n\n
\n
G\u00f6rsel Temsil<\/h3>\n\n
\u00d6r\u00fcnt\u00fc ve E\u011filimlerin Belirlenmesi<\/h3>\n\n
\n
Pratik Uygulamalar<\/h3>\n\n
\n
Sonu\u00e7<\/h2>\n\n