KWALIFIKACJA EKA4 - TEST WIEDZY NR 7

PYTANIE NR 7.
Zinterpretuj wynik współczynnika korelacji Spearmana r=-0.7 dla dwóch badanych zjawisk.
A.
B.
C.
D.
Wyjaśnienie poprawnej odpowiedzi:
Współczynnik Spearmana przyjmuje wartości od -1 do 1. Znak "-" oznacza zależność ujemną (gdy jedna zmienna rośnie, druga ma tendencję spadać), a wartość bezwzględna 0,7 jest zwykle interpretowana jako relatywnie silna zależność monotoniczna. Dlatego poprawna jest "silna ujemna korelacja".

Pełne wyjaśnienie:

Współczynnik korelacji rang Spearmana (oznaczany często jako rs lub ρ) mierzy kierunek i siłę zależności monotonicznej między dwiema zmiennymi, opierając się na rangach (pozycjach) obserwacji, a nie na samych wartościach liczbowych. Dzięki temu bywa stosowany m.in. dla danych porządkowych lub wtedy, gdy zależność nie musi być liniowa.

Dla wyniku r = -0,7 interpretacja przebiega w dwóch krokach:

  • Kierunek zależności: znak ujemny oznacza, że wyższe wartości (lub wyższe rangi) jednej zmiennej zwykle współwystępują z niższymi wartościami (rangami) drugiej. W praktyce: "im więcej A, tym mniej B" (w sensie tendencji, nie deterministycznej reguły).
  • Siła zależności: im bliżej wartości bezwzględnej 1, tym zależność jest silniejsza; im bliżej 0, tym słabsza. Wartość |r| = 0,7 jest w wielu materiałach dydaktycznych klasyfikowana jako silna lub co najmniej dość silna zależność.

Stąd poprawna interpretacja brzmi: "Istnieje silna ujemna korelacja między badanymi zjawiskami."

Dlaczego pozostałe odpowiedzi są niepoprawne?

  • "Istnieje silna dodatnia korelacja..." jest błędna, ponieważ dodatnia korelacja wymagałaby znaku "+" (wynik dodatni), czyli wspólnego wzrostu rang obu zmiennych.
  • "Istnieje słaba dodatnia korelacja..." łączy dwa błędy naraz: kierunek (powinien być ujemny) oraz siłę (0,7 nie wskazuje na słabą zależność).
  • "Istnieje słaba ujemna korelacja..." ma poprawny kierunek (ujemny), ale zaniża siłę zależności; przy wartości 0,7 zależność jest zwykle interpretowana jako silna/wyraźna.

Wskazówka egzaminacyjna: zawsze najpierw odczytaj znak (kierunek), a dopiero potem wartość bezwzględną (siłę). Nie wyciągaj też wniosku o przyczynowości: korelacja opisuje współwystępowanie, a nie to, że jedno zjawisko powoduje drugie.

Dodatkowe pytania

Dodatkowe pytania (FAQ):
Ujemny wynik korelacji Spearmana oznacza ujemną zależność monotoniczną: gdy rangi (lub wartości) jednej zmiennej rosną, druga zmienna ma tendencję do spadku. To informacja o kierunku zależności, a nie o jej przyczynach.
Wartość -0,7 wskazuje na wyraźną zależność ujemną: im wyżej w rankingu jest jedna cecha, tym niżej zwykle jest druga. W wielu konwencjach dydaktycznych |r| = 0,7 uznaje się za korelację silną lub co najmniej dość silną.
Wartość bezwzględna |r| opisuje siłę zależności (od 0 do 1), niezależnie od kierunku. Z kolei znak "+" lub "-" mówi o kierunku. Dlatego interpretację zaczyna się od znaku, a ocenę siły robi przez |r|.
Nie musi. Spearman mierzy zależność monotoniczną, czyli taką, w której wraz ze wzrostem jednej zmiennej druga generalnie rośnie lub maleje, ale niekoniecznie w linii prostej. Zależność może być krzywoliniowa, a Spearman nadal może ją "wychwycić".
Pearson opisuje korelację liniową na surowych wartościach, a Spearman opiera się na rangach i opisuje zależność monotoniczną. Spearman jest często wygodny dla danych porządkowych i bywa mniej wrażliwy na odstające obserwacje.
Nie. Korelacja (także Spearmana) nie oznacza przyczynowości. Wynik mówi tylko, że zmienne współzmieniają się w określonym kierunku. Przyczyny trzeba badać osobno, np. analizą procesu, eksperymentem lub modelem, który kontroluje inne czynniki.
Gdy dane mają charakter porządkowy (rankingi, oceny w skali) albo gdy zależność nie jest liniowa. Przykłady: ranking satysfakcji klienta vs. ranking czasu obsługi, kolejność regionów wg sprzedaży vs. kolejność wg reklamacji. Spearman pomaga opisać trend zależności.
Najczęstsze błędy to: mylenie znaku z siłą (np. "minus = słabo"), mylenie Spearmana z Pearsonem (monotoniczna vs liniowa), oraz wnioskowanie o przyczynowości. Pomaga schemat: znak = kierunek, |r| = siła, bez wniosków o przyczynach.
Zwykle nie. "Słaba" korelacja jest zwykle przypisywana wartościom bliższym 0. Przy |r| = 0,7 zależność jest na tyle wyraźna, że w wielu materiałach edukacyjnych klasyfikuje się ją jako silną lub dość silną. Kluczowe jest też, jaką skalę przyjmuje dany podręcznik.
Zastosuj 3 kroki: 1) sprawdź znak (dodatnia/ujemna), 2) oceń |r| (blisko 1 = silna, blisko 0 = słaba), 3) pamiętaj, że to zależność monotoniczna i nie dowód przyczynowości. To minimalizuje pomyłki pod presją czasu.
info

To pytanie poprawnie rozwiązuje 55% zdających egzamin. średnie

W praktyce zawodowej kluczowe jest to, że współczynnik Spearmana przyjmuje wartości od -1 do 1.

Źródła:

  • NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods – "Spearman's Rank Correlation", https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda35f.htm (dostęp: 2026-03-01)
  • Laerd Statistics – "Spearman's Rank-Order Correlation", https://statistics.laerd.com/statistical-guides/spearmans-rank-order-correlation-statistical-guide.php (dostęp: 2026-03-01)
  • Wikipedia (en) – "Spearman's rank correlation coefficient", https://en.wikipedia.org/wiki/Spearman%27s_rank_correlation_coefficient (dostęp: 2026-03-01)

Materiały:

  • Podręcznik do statystyki opisowej i wnioskowania dla szkół/techników (dział: korelacja i regresja)
  • Materiały dydaktyczne z metod ilościowych w ekonomii (temat: współczynniki korelacji)
  • Kursy online z podstaw statystyki: korelacja Spearmana, interpretacja znaku i siły

Aktualizacja pytania: 31.03.2026



Aktualizacja pytania: 31.03.2026
📡 Brak połączenia internetowego