Termín korelace se využívá hlavně ve statistice. Značí vztah mezi dvěma náhodnými procesy nebo hodnotami

Co je korelace?

Slovo korelace vychází z latinského výrazu correlatio. V doslovném překladu znamená souvztažnost. V praxi pak vyjadřuje vztah mezi dvěma náhodnými procesy nebo veličinami. Pokud se jedna z veličin změní, změní se logicky i druhá.

S korelací se velice často setkáte v matematice, kde vyjadřuje statistickou nebo pravděpodobnostní závislost dvou veličin. Pokud se změní hodnota veličiny x, změní se tím i hodnota veličiny y. Korelace se ale využívá i v jiných odvětvích:

• tržní korelace – k měření korelace měnových párů,
• biologie – v rámci korelačních studií, případně pro vyjádření vztahu mezi jednotlivými orgány, rostlinnými pletivy a buňkami,
• lingvistika – pro vyjádření závislosti dvou protikladných jednotek (ve fonologii).

Jak spolu souvisí korelace a kauzalita

Ve vědě obecně platí, že pokud spolu dva náhodné jevy nebo veličiny korelují, nutně to ještě neznamená, že jeden z nich je příčinou a druhý kauzálním následkem. Tato zásada se někdy označuje jako ,korelace neimplikuje kauzalitu‘. Jinými slovy, korelace nutně neznamená příčinný vztah. Na druhou stranu to ale také neznamená, že by korelace nutně vylučovala kauzalitu.

Nepravá korelace

Velice zajímavým pojmem, který hraje při vyhodnocování výsledků dat a experimentů důležitou roli, je takzvaná nepravá nebo falešná korelace (spurious correlations). Falešná korelace znamená, že korelace dvou jevů nebo veličin není způsobena jejich reálným vztahem, nýbrž společnou příčinou. Působení zdroje příčiny se navenek projeví jako korelace.

Špatně interpretovaná data pak mohou znehodnotit celý výzkum. Jedním z opatření, pomocí kterých lze falešné korelaci předcházet, je práce s dostatečně velkým objemem dat. Pokud je vzorků málo, snadno může dojít k vyvozování nepravých souvislostí.

Korelace ve statistice

Ve statistice se korelace využívá k vyjádření lineárního vztahu mezi náhodnými veličinami x a y. Síla tohoto vztahu může nabývat různých hodnot, proto se k jejímu měření využívají speciální koeficienty.

Jak se měří korelace?

Míra korelace se měří pomocí takzvaného korelačního koeficientu. Většinou je tím myšlen Spearmanův korelační koeficient jakožto bezrozměrné číslo, které definuje statistickou závislost mezi dvěma veličinami. Koeficient korelace může nabývat hodnot v intervalu od –1 do +1:

• pozitivní korelace – kladná závislost, s růstem jedné veličiny roste veličina druhá,
• negativní korelace – záporná závislost, s poklesem jedné veličiny klesá veličina druhá.

Čím blíže je hodnota korelačního koeficientu –1 nebo +1, tím je závislost silnější. U hodnot blížících se nule je závislost menší. Korelační koeficient s hodnotou 0 pak znamená, že mezi veličinami neexistuje lineární závislost. Jejich hodnoty se budou vyvíjet zcela nezávisle na sobě.

V praxi se k výpočtu korelace používá například Microsoft Excel, a to prostřednictvím funkce CORREL.

Regrese a korelace

Ve statistice se také velice často používá kromě pojmu korelace ještě termín regrese. Prostřednictvím regresní analýzy se odhaduje hodnota náhodné veličiny (závislé proměnné) na základě hodnot jiných veličin (nezávisle proměnných).

Korelace měn

Korelaci je možné využít i na finančním trhu jako nástroj pro měření vztahu mezi dvěma měnami. U jednotlivých měnových párů totiž prokazatelně funguje korelace, například ve vztahu EUR/USD nebo GBP/USD. Tyto měny mají tendenci pohybovat se stejným směrem, což v praxi znamená nižší riziko při obchodování. Obchodování s měnovými páry, které se prakticky pořád pohybují opačným směrem, bývá riskantnější.