معاملات الارتباط
معاملات الارتباط (بالإنجليزية: Association Coefficients) تتكون من رقم يستخدم للإشارة إلى درجة الترابط بين متغيرين أو سمتين. وثمة نوعان أساسيان من المعاملات هى مقاييس التباين (التغاير) ومقاييس درجة التشابه وعدم التشابه. وتستند مقاييس التباين مثل (معامل ارتباط بيرسون، والذى يرمز له بحرف R اللاتينى)، على ناتج (حاصل ضرب) قيم البيانات، وتشير إلى مدى الارتباط (أو الاقتران) يين المتغيرات حيث (يعنى الصفر غياب الارتباط، فى حين أن الرقم واحد يعنى الارتباط (أو الاقتران) الكامل)، واتجاه التباين بين المتغيرين حيث (يعنى الاتجاه الايجابى أن الزيادة فى أحد المتغيرين يستتبعها زيادة فى المتغير الآخر، ويعنى الاتجاه المسلبى للعلاقة أن النقصان فى أحدهما يفضى إلى زيادة فى الآخر). وينبغى أن يعتمد اختيار مقياس ما للارتباط على مستوى قياس المتعيرات المستخدمة،
ويلاحظ أن معظم مقاييس الارتباط تحتفظ بذات القيمة إذا ما تم تحويل قيم البيانات من مستوى إلى آخر بطريقة صحيحة. وهكذا فإن معامل ارتباط كندل Kendall التراتبى (ورمزه S) يحتفظ بذات القيمة إذا ما أضفى على البيانات قيماً جديدة، مع الاحتفاظ بذات التراتب الذى انطوت عليه البيانات الأصلية. أما مقاييس التشابه / عدم التشابه أو التباين أو الاختلاف (Measures of Similarity and Dissimilarity) فتشتمل على كل من مقاييس التشابه (أو التقارب) حيث تعنى القيمة المرتفعة درجة عالية من التماتل بين المتغيرات، ومقاييس عدم التشابه حيث تشير المقيمة المرتفعة إلى وجود قدر كبير من الاختلاف. و أغلب مقاييس الارتباط تتخذ شكل "القيمة الأساسية" أو العامل المعيارى كما هى الحالة فى المعادلة لام٧2= 2ت.وتمثل القيمة الأساسية الخاصية موضع الاهتمام، فى حين أن العامل المعيارى يعرف باعتباره القيمة القصوى التى يمكن أن تدعيها القيمة الأساسية، وهكذا يتم ضمان أن المقياس ككل يحقق قيمة قصوى قدرها واحد صحيح. و عادة ما تمثل القيمة الصفرية (الصفر) إما الاستقلال الإحصائى للمتغيرات عن بعضها البعض، (كما هى الحال فى ) s وu وv2 وq ، أو عدم وجود أى خصائص مشتركة (كما هى الحال فى مقاييس التشابه/ عدم التشابه).
ولا تقف الارتباطات الإحصائية ومقاييس الارتباط شاهداً أو دليلاً فى حد ذاتهما على وجود علاقات علية، فتلك يجب أن تحدد بواسطة الاستدلال النظرى والنماذج. وفى الواقع العملى، فإن الارتباطات الإحصائية عادة ما يتم التعامل معها باعتبارها معادلا لإقامة ارتباطات علية، ومن ثم تحذر الكتب الدراسية دوماً من إقامة ارتباطات وهمية. ومن الممكن القول بأن المقاييس الإحصائية تصبح أقل أهمية فى عملية البحث كلما ازدادت درجة اكتمال معرفتنا بالآليات العلية للظاهرة موضوع الدراسة، على الرغم من أنها (أى المقاييس الإحصائية) تظل ذات فائدة فى إضفاء قيمة كمية على نموذج العملية العلية.
