Pearsonova i Spearmanova korelacija – interpretacija rezultata
Korelacijska analiza predstavlja jednu od temeljnih statističkih metoda za ispitivanje odnosa između dviju varijabli. Najčešće korišteni koeficijenti su Pearsonov koeficijent korelacije (r) i Spearmanov koeficijent rang-korelacije (ρ).
Vrijednosti oba koeficijenta kreću se u rasponu od -1 do +1, pri čemu znak označava smjer povezanosti, a apsolutna vrijednost jačinu odnosa između varijabli (Mukaka, 2012).
Razlika između Pearsonove i Spearmanove korelacije
Pearsonova korelacija (r)
Pearsonov koeficijent koristi se kada su zadovoljene sljedeće pretpostavke:
- varijable su kontinuirane
- podaci su približno normalno distribuirani
- odnos između varijabli je linearan
Ovaj koeficijent mjeri linearnu povezanost između varijabli (Schober et al., 2018).
Spearmanova korelacija (ρ)
Spearmanov koeficijent koristi se kada:
- podaci nisu normalno distribuirani
- varijable su ordinalne
- postoje outlieri ili nelinearni odnosi
Ovaj koeficijent temelji se na rangovima i mjeri monotoni odnos između varijabli (Mukaka, 2012).
Interpretacija vrijednosti korelacijskog koeficijenta
Za interpretaciju korelacije važno je uzeti u obzir:
- smjer (pozitivan ili negativan)
- jačinu povezanosti
Referentna tablica interpretacije
U nastavku je prikazana standardna interpretacija vrijednosti Pearsonova i Spearmanova koeficijenta:
Opće smjernice interpretacije
- r = 0 → nema povezanosti
- r → +1 → jaka pozitivna povezanost
- r → -1 → jaka negativna povezanost
Primjeri:
- r = 0,65 → umjerena do jaka pozitivna korelacija
- r = -0,30 → slaba negativna korelacija
Važno je naglasiti da korelacija ne implicira uzročnost (Schober et al., 2018).
Statistička značajnost korelacije
Uz vrijednost korelacijskog koeficijenta uvijek se interpretira i p-vrijednost:
- p < 0,05 → statistički značajna korelacija
- p < 0,001 → visoko značajna korelacija
- p > 0,05 → nema statistički značajne povezanosti
Primjer:
r = 0,45, p < 0,001
→ postoji statistički značajna umjerena pozitivna korelacija
Kako napisati rezultate u radu
Primjer:
Provedena je Spearmanova korelacijska analiza kako bi se ispitala povezanost između varijabli X i Y. Rezultati pokazuju statistički značajnu pozitivnu korelaciju (ρ = 0,45, p < 0,001), što ukazuje na umjerenu povezanost između varijabli.
U okviru statističkog savjetovanja pripremam analitičke rezultate, strukturiram ih u skladu sa znanstvenim standardima te predlažem jasan i metodološki ispravan način njihove interpretacije i prikaza u radu, dok autor zadržava punu odgovornost za konačni tekst i zaključke.
Kada koristiti koji koeficijent
- Pearson → kontinuirani i normalno distribuirani podaci
- Spearman → ordinalni ili nenormalno distribuirani podaci
Primjena u praksi:
- Likert skale → Spearman
- eksperimentalni podaci → Pearson
Najčešće greške
- pogrešan izbor koeficijenta
- interpretacija korelacije kao uzročnosti
- ignoriranje p-vrijednosti
- zanemarivanje jačine povezanosti
Zaključak
Pearsonov i Spearmanov koeficijent korelacije ključni su alati za analizu odnosa između varijabli. Njihova pravilna primjena i interpretacija omogućuju donošenje pouzdanih znanstvenih zaključaka.
Kako citirati ovaj članak (APA stil)
Miljko, L. (2025). Pearsonova i Spearmanova korelacija – interpretacija rezultata. Statistische Beratung.
Preuzeto s: https://statistischeberatung.de
Literatura
Mukaka, M. M. (2012). A guide to appropriate use of correlation coefficient in medical research. Malawi Medical Journal, 24(3), 69–71.
Schober, P., Boer, C., & Schwarte, L. A. (2018). Correlation coefficients: Appropriate use and interpretation. Anesthesia & Analgesia, 126(5), 1763–1768.
Statistische Beratung Leonardo Miljko. (2025). Wie man die Korrelationskoeffizientenwerte von Pearson und Spearman interpretiert. Retrieved from https://statistischedatenanalyse.de/index.php/de/04-forschungsmethoden-de/04-05-de-wie-man-die-korrelationskoeffizientenwerte-von-pearson-und-spearman-interpretiert
Keywords
Pearson korelacija, Spearman korelacija, interpretacija korelacije, SPSS korelacija, koeficijent korelacije, statistička analiza
Metatekst
Naučite kako interpretirati Pearsonov i Spearmanov koeficijent korelacije prema znanstvenim smjernicama. Detaljan vodič s primjerima i APA referencama.
Ovaj članak dostupan je i na
Kako citirati ovaj članak
66.1248/statistika.hr.2249.2026-v666.1248/statistika.hr.2249.2026
