Kalkulator koeficijenta korelacije
Unesite dva popisa brojeva jednake duljine da izračunate Pearsonov koeficijent korelacije između njih.
Jaka pozitivna korelacija
Formula
How this is calculated
Unosite dva popisa jednake duljine, X i Y, gdje je svaki Xᵢ uparen s Yᵢ na istoj poziciji (poredak je važan jer kalkulator uspoređuje samo vrijednosti na odgovarajućim pozicijama). Najprije pronalazi prosjek svakog popisa, x̄ i ȳ, a zatim za svaki par mjeri odstupanja dx = xᵢ − x̄ i dy = yᵢ − ȳ.
Brojnik zbraja umnoške dx·dy (član kovarijance): pozitivan je kada su X i Y skloni biti istovremeno iznad ili ispod svojih prosjeka, a negativan kada je jedan visok dok je drugi nizak. Nazivnik, √(Σdx² × Σdy²), preskalira taj zbroj raspršenošću svakog popisa, pa je r bezdimenzionalan i uvijek pada između −1 i +1 bez obzira na izvorne jedinice. r² je jednostavno r na kvadrat — udio zajednički linearno objašnjene varijance — a nagib regresije je Σdx·dy ÷ Σdx².
Pearsonov r otkriva samo pravocrtne obrasce, pretpostavlja da su parovi neovisni i osjetljiv je na netipične vrijednosti. Potrebna su mu najmanje dva para i ne funkcionira (nedefiniran je) ako bilo koji popis nema varijaciju. Korelacija nikada ne dokazuje da jedna varijabla uzrokuje drugu.
O ovom kalkulatoru
Pearsonov koeficijent korelacije, r, mjeri koliko snažno se dvije varijable kreću zajedno u pravolinijskom odnosu. Kreće se od −1 do +1: vrijednost blizu +1 ukazuje na snažan pozitivan odnos (kako jedna varijabla raste, raste i druga), vrijednost blizu −1 ukazuje na snažan negativan odnos, a vrijednost blizu 0 ukazuje na malen ili nikakav linearni odnos.
Unesite dvije liste jednake duljine, gdje je svaki X uparen s Y na istoj poziciji. Kalkulator također prikazuje r², koeficijent determinacije, koji predstavlja udio varijance jedne varijable objašnjen drugom, zajedno s nagibom regresijskog pravca najboljeg pristajanja. Zapamtite da korelacija ne podrazumijeva uzročnost, a Pearsonov r obuhvaća samo linearne odnose — dvije varijable mogu biti snažno povezane u zakrivljenom obrascu, a ipak imati r blizu nule.
Često postavljana pitanja
Mjeri snagu i smjer linearnog odnosa između dviju varijabli. Vrijednosti blizu +1 ili −1 ukazuju na snažne odnose, dok vrijednosti blizu 0 ukazuju na slab ili nepostojeći linearni odnos.
Ne. Korelacija ne podrazumijeva uzročnost. Dvije varijable mogu biti snažno korelirane zbog slučajnosti ili nekog trećeg temeljnog čimbenika, a ne zato što jedna uzrokuje drugu.
R na kvadrat je kvadrat koeficijenta korelacije. Predstavlja udio varijacije jedne varijable koji se može objasniti linearnim odnosom s drugom. r od 0.8 daje r² od 0.64, odnosno 64%.
Poznato i kao
TG we-Calculate Editorial Team. (2026). Kalkulator koeficijenta korelacije [Online calculator]. TG we-Calculate. https://we-calculate.com/hr/calculator/correlation-coefficient-calculator
TG we-Calculate Editorial Team. "Kalkulator koeficijenta korelacije." TG we-Calculate. 2026. https://we-calculate.com/hr/calculator/correlation-coefficient-calculator.
TG we-Calculate Editorial Team, "Kalkulator koeficijenta korelacije," TG we-Calculate, 2026. [Online]. Available: https://we-calculate.com/hr/calculator/correlation-coefficient-calculator
@misc{wecalculate_correlation_coefficient_calculator, title = {Kalkulator koeficijenta korelacije}, author = {{TG we-Calculate Editorial Team}}, howpublished = {\url{https://we-calculate.com/hr/calculator/correlation-coefficient-calculator}}, year = {2026}, note = {TG we-Calculate} }
Je li vam ovaj kalkulator pomogao?