Wpis z mikrobloga

1. ludzie nisko wykształceni hajtają się młodziej i tu też występuje mocna korelacja z rozwodami

2. ludzie nisko wykształceni są biedniejsi, więc wiadomka, więcej stresów


@hermie-crab:
3. ludzie wysoko wykształceni nie biorą ślubu ( ͡° ͜ʖ ͡°)
@hermie-crab: znalazłem jakieś gówno badania z których wynikało, że w Polsce jest ogromna korelacja- im wyżej wykształcona żona i gorzej wykształcony mąż to większe prawdopodobieństwo rozwodu. Może gus coś więcej badał, ale nie chce mi się czytać pdfów.
@hermie-crab: Ci z wyższym, przez to ze zazwyczaj mają większe zarobki. Dzięki temu korzystają bardziej z życia, są wystawieni na więcej potencjalnych rozpraszaczy, obracają się w środowisku gdzie wszystko wydaje się atrakcyjne.
@hermie-crab: Kolego, w przypadku kiedy mamy tylko pojedyncze grupy ordynalne (czyli wykształcenie), a nie zmienną ciągłą, należy je traktować jak zmienną kategoryczną i nie mówimy wtedy o korelacji. Korelacja występuje między zmiennymi które traktujemy jako ciągłe. Tu co najwyżej możesz powiedzieć, że wyższe wykształcenie ma mniejszy odsetek rozwodów niż niższe. Robi się porównanie, a nie korelację. Różnica jest ważna, bo statystyczną istotność się inaczej wylicza (tj. metoda do korelacji da zły
@Nie_RabarbaR: dzieki, nie znam się na statystyce, natomiast smiem się przyczepić: słowo korelacja funkcjonuje w języku potocznym (np spurious correlation) po prostu jako współwystępowanie. Ja jako testerka oprogramowania nie czepiam się potocznej mowy o technologii bo mam świadomość, że język funkcjonuje w kontekście (mam wykształcenie filologiczne)
@hermie-crab: Dużo jest w świecie niemądrych osób które nie potrafią poprawie interpretować badań i statystyki. To nie znaczy że powinniśmy błędne interpretacje akceptować, a co dopiero szerzyć, bo przez mieszanie terminów później ludzie błędnie rozumieją zależności (zobacz na przykład jak ludzie błędnie rozumieją pojęcie istotności statystycznej, albo p).
Poprawnym słownictwem będzie "ma związek". Korelacje są wtedy, gdy możemy powiedzieć, że zwiększenie jednej zmiennej o liczbę X spowoduje zwiększenie drugiej o Y.