Seni analüüsisime statistilisi andmestikke ühe tunnuse seisukohalt. Üsna sageli on seda tarvis teha kahe tunnuse järgi. Kui tunnuste vahel ei ole mingit seost, näiteks ühe klassi õpilaste kinganumber ja nädalas saadav taskuraha suurus, võib kumbagi tunnust uurida eraldi eespool kirjeldatud viisil. Kui tunnused on või võivad olla omavahel seotud (mida tahetakse ka selgitada), tuleb teha andmeanalüüs korraga kahe tunnuse järgi.
Olgu vaatluse all uuritava kogumi objektide tunnused X ja Y. Kogumi iga objekti korral saame määrata nende tunnuste väärtused x ja y, s.t igale objektile vastab andmestikus arvupaar (x; y). Kui kogumi objektid nummerdada, vastab objektile i arvupaar (xi; yi). Nii saadud andmeid on otstarbekas esitada tabelina ning kujutada koordinaatteljestikus punktidena. Vastavat punktihulka nimetatakse korrelatsiooniväljaks (joon. 1.23–1.25).
Näide.
Järgnevas tabelis on esitatud viieteistkümne täiskasvanud mehe pikkus X (cm) ja kehakaal Y (kg). Tähtedega on tähistatud meeste nimed. Joonisel 1.23 on vastav korrelatsiooniväli.
 | ||||||
Korrelatsioonivälju võib olla väga mitmesuguse kujuga (nt joon. 1.23–1.25). Joonisel 1.23 on korrelatsiooniväli, kus suurematele tunnuse X väärtustele vastavad üldiselt ka suuremad tunnuse Y väärtused, joonise 1.24 korral vastavad suurematele X väärtustele üldiselt väiksemad Y väärtused. Joonisel 1.25 kujutatud korrelatsioonivälja korral on olukord keerulisem.
Joon. 1.24 |
||||||
Joon. 1.25
|
||||||
Ülesanded B
Ülesanne 188. Korrelatsiooniväli tunnustega pikkus ja kaal
Ülesanne 189. Korrelatsiooniväli tunnustega kinganumber ja pikkus
Ülesanne 190. Korrelatsiooniväli isade ja poegade pikkustega
Järgnevas tabelis on isade ja nende täiskasvanud poegade pikkused X ja Y sentimeetrites. Esitage need andmed korrelatsiooniväljana.
