Korelacja Pearsona w pracy magisterskiej- wszystko co musisz wiedzieć

Ostatnia aktualizacja 8 sierpnia 2025

Wyobraź sobie, że siedzisz nad swoją pracą magisterską. Masz wyniki ankiet. Masz dane. Masz tabelki. Masz lekkie przeczucie, że coś z czymś się „łączy”. Ale co dalej? Wtedy na białym koniu (albo raczej w arkuszu Excela) wjeżdża korelacja Pearsona.

To taki statystyczny detektyw, który mówi Ci: „Ej, te dwie zmienne coś do siebie mają!” albo wręcz przeciwnie – „Nie no, one są sobie totalnie obojętne, jak ty i egzamin z fizyki kwantowej o 8:00 rano”.

Spokojnie! Nie będziemy tu liczyć żadnych wzorów, nie wyciągniemy kalkulatora z matury 2012 i nie zanurzymy się w odmętach matematycznego bagna.

Ten artykuł pokaże Ci, jak w prosty sposób użyć korelacji Pearsona w Twojej pracy magisterskiej lub licencjackiej. Będziemy używać Excela, prostych klikadełek, kolorowych wykresów i bezboleśnie przyswajalnej interpretacji. Serio.

Dowiesz się m.in.:

• jak sprawdzić, czy liczba godzin spędzonych na siłowni ma coś wspólnego z samooceną,
• czy poziom stresu faktycznie przekłada się na wyniki testu (spoiler: czasem tak, czasem nie),
• oraz dlaczego korelacja to nie „magiczny dowód”, tylko narzędzie, które trzeba ogarnąć, a nie czcić jak świętego Graala.

Gotowy? No to lecimy!

Potrzebujesz szybkiej pomocy z obliczenie korelacji Pearsona do swojej pracy dyplomowej? Kliknij poniżej
–> Korelacja do pracy magisterskiej. Błyskawiczna pomoc
–> Wzory rozdziałów badawczych ze statystyką

Nie wiem, jak zacząć. Masz coś dla mnie?
–> E-book- Jak Napisać Pracę Dyplomową W Tydzień
–> Pobierz przykładową pracę licencjacką

Czym jest korelacja Pearsona i dlaczego jest potrzebna do pracy magisterskiej?

Zacznijmy od totalnych podstaw. Wyobraź sobie, że patrzysz na dwa zjawiska, czynności i zastanawiasz się: czy one mają ze sobą coś wspólnego? Nie, nie chodzi o pary celebrytów na Instagramie. Chodzi np. o to:

• Czy im więcej kawy pijesz, tym mniej śpisz?
• Czy im więcej godzin poświęcasz na naukę, tym lepsze masz wyniki?
• Czy liczba kotów w domu wpływa na poziom szczęścia?

Jeśli w głowie pojawia Ci się myśl: „Nooo, coś w tym może być…”, to właśnie wjeżdżamy w temat korelacji. A konkretnie – korelacji Pearsona.

O co chodzi z tą korelacją Pearsona?

Korelacja to taki statystyczny sposób powiedzenia: czy dwie rzeczy zmieniają się razem? I jeśli tak – to w jakim kierunku i jak bardzo?

Mówiąc po ludzku:

• Jeśli wraz ze wzrostem jednej rzeczy, rośnie też druga – mamy korelację dodatnią.
  (Np. im więcej godzin spędzisz na Netflixie, tym mniej masz czasu na pisanie pracy – klasyka).
• Jeśli jedna rośnie, a druga spada – to jest korelacja ujemna.
  (Np. im więcej scrollujesz TikToka, tym mniej stron oddajesz promotorowi).
• A jeśli jedno nie ma NIC wspólnego z drugim – mamy korelację zerową.
  (Np. liczba par skarpet w Twojej szufladzie a tempo topnienia lodowców – raczej nic z niczym).

Wartość korelacji mierzy się takim sprytnym współczynnikiem – r Pearsona – ale spokojnie, o liczbach będzie później. Na razie ważne, żebyś złapał klimat: korelacja to po prostu informacja o tym, czy i jak silny jest związek między dwiema zmiennymi.

Czy korelacja = przyczyna?

A tu mamy klasyczny moment: Spoiler alert – NIE!
To, że coś się ze sobą „zgadza” albo „idzie razem”, nie znaczy, że jedno powoduje drugie.

Serio, patrz na to:

• Liczba osób, które utonęły, koreluje z ilością sprzedanych lodów.
• Albo: liczba filmów z Nicolasem Cage’em kiedyś korelowała z ilością utonięć w basenach.

Absurdalne? Tak. Ale statystycznie „skorelowane”? Również tak.
To dlatego korelacja Pearsona to narzędzie do sprawdzania powiązań, a nie do ustalania „kto tu kogo zabił”.

No dobra, po co Ci korelacja Pearsona w pracy magisterskiej?

Bo korelacja Pearsona to jedno z najczęściej używanych narzędzi w badaniach do prac dyplomowych. Dlaczego?

• Masz dwie liczby z ankiety? Świetnie. Sprawdź, czy mają coś wspólnego!
• Chcesz udowodnić, że poziom stresu wpływa na efektywność pracy? Korelacja Pearsona.
• Szukasz związku między czasem snu a samopoczuciem? Korelacja Pearsona.

Nie musisz znać wzoru. Musisz tylko:

• mieć dane zebrane z głową. Najlepiej poprzez formularze Google. 
• wrzucić je do Excela/SPSSa/Statistiki,
• kliknąć w odpowiednie miejsce,
• a potem dobrze zrozumieć wynik.

A właśnie o tym – jak to kliknąć i co z tego wyczytać – będzie reszta tego artykułu.

Lecimy dalej? 🚀

Jak się to robi w praktyce – korelacja Pearsona krok po kroku

Masz dane? Świetnie! To już 50% sukcesu. Serio. Wielu ludzi odpada na tym etapie, bo zamiast zbierać dane, zbierają wymówki.

Skoro dotarłeś/dotarłaś tutaj – to znaczy, że masz ankietę, tabelkę, arkusz lub inne cuda w Excelu. A teraz czas na drugą połowę sukcesu, czyli… jak z tych danych wyciągnąć coś sensownego.

Czyli: korelacja Pearsona – wersja praktyczna.

W jakim programie obliczyć korelacja Pearsona?

Masz do wyboru kilka opcji. Wszystkie są legalne, szybkie i nie wymagają okultyzmu:

Jak obliczyć korelacja Pearsona w Excelu?

Excel to absolutna klasyka studenckich badań. W większości przypadków da się w nim zrobić cały rozdział badawczy.

Obliczenie korelacji Pearsona w Excelu jest banalne. Oto instrukcja.

• Wbij dane w dwie kolumny – np. kolumna A to „poziom stresu”, kolumna B to „liczba błędów w teście”.
• Wybierz komórkę, w której chcesz mieć wynik i wpisz formułę (powiedzmy, że masz 20 wyników dotyczących jednej cechy i 20 wyników dotyczących drugiej, wtedy będzie to wyglądało tak:

=PEARSON (A2:A21;B2:B21)

• I gotowe! Excel wypluwa Ci liczbę r – a Ty już wiesz, że nie musisz pisać wszystkiego od zera.

Jak obliczyć korelacja Pearsona w Statistica, SPSS, JASP, R…

Opcja dla ambitniejszych studentów, którzy przy okazji chcą poznać programy statystyczne.

• Te programy liczą korelację jednym kliknięciem. Serio.
• Wybierasz zmienne z listy, klikasz „Korelacja Pearsona”, dajesz OK i… boom – wynik z p-value i wszystkim, co potrzebne.
• Brzmi strasznie? Spokojnie, jeszcze do tego wrócimy z obrazkami w dalszej części.

Jak obliczyć korelacja Pearsona w kalkulatorach online?

Opcja dla osób, które nie mają Excela lub po prostu nie chce im się nic.

• Wpisujesz dane ręcznie albo wklejasz z arkusza Google.
• Przykład: https://www.socscistatistics.com/tests/pearson/- wejdź na tę stronę.

Masz tam dokładną instrukcję.

W skrócie:

1. wrzucasz w obie kolumny swoje dane,
2. klikasz „Calculate”,
3. masz wynik korelacji, p-value,
4. ładne podsumowanie,
5. oprócz tego dużo innych wartości ,
6. wykres rozrzutu,
7. a także gotowa analiza.

Jak widzisz, nie trzeba się  bardzo głowić, aby obliczyć korelacje Pearsona. Naprawdę super opcja. Idealne na niedzielne przedpołudnie przed poniedziałkowych deadlinem

Jak wrzucić dane i co kliknąć? (dla niecierpliwych)

Zróbmy to razem, krok po kroku. Załóżmy, że masz 30 odpowiedzi z ankiety, np. o zależności między liczbą godzin snu a poziomem stresu.

W Excelu:

1. Kolumna A – „Godziny snu” (A2 do A31)
2. Kolumna B – „Poziom stresu” (B2 do B31)
3. W komórce C2 wpisujesz:

=PEARSON(A2:A31;B2:B31)

1. Naciskasz ENTER i… tadam! – masz wynik korelacji, np. r = –0,65
2. Co to znaczy? Spokojnie, zaraz przejdziemy do interpretacji. Na razie ciesz się, że działa.

Spójrz jak to wygląda, na przykładzie w arkuszu Excel.

W Statistice/SPSS:

1. Wklejasz dane do arkusza.
2. Klikasz: Analiza → Korelacje → Korelacja Pearsona
3. Zaznaczasz dwie zmienne z listy.
4. Klikasz OK – dostajesz wynik, tabelkę, jak chcesz to nawet wykres.

A co z wykresem rozrzutu?

• Excel- Wybierasz obie kolumny → „Wstaw” → „Wykres punktowy (rozrzutu)”
• Taki wykres pokaże Ci, jak dane rozkładają się w przestrzeni.
  (Promotor będzie zachwycony, że umiesz coś więcej niż wkleić mema z pieskiem.)

I to tyle! Bez wzorów, bez stresu, bez zgrzytania zębami. Masz dane, masz wynik, masz wykres – teraz tylko trzeba to dobrze odczytać.
Ale jak to odczytać i zin? O tym już w następnym punkcie.

Współczynnik korelacji Pearsona w pracy magisterskiej. Jak go interpretować?

Masz to. Wpisałeś dane do Excela, kliknąłeś enter i komputer wypluł jakiś wynik. I wyskoczyło w Korelacji Pearsona „r = –0,89. No i co z tego?

Super… tylko co to znaczy? Czy to dobrze? Źle? Czy praca dyplomowa się sama napisała? Czy promotor zawoła swoich kolegów wybitnych naukowców, aby zobaczyli Twoje przełomowe wyniki badań?

Spokojnie – zaraz ogarniesz to jak mistrz.

Jak odczytać wynik korelacji Pearsona (tłumaczenie z „statystycznego” na „ludzki”)

Współczynnik korelacji Pearsona (albo po prostu „korelacja Pearsona”) to liczba z przedziału od –1 do 1.
Ta liczba mówi Ci, jak bardzo dwie rzeczy idą ze sobą w parze.

Wartość dodatnia? To znaczy: „im więcej X, tym więcej Y”.
Wartość ujemna? Znaczy: „im więcej X, tym mniej Y”.
Proste jak przepis na kanapkę z pasztetem.

A w naszym przypadku: r = –0,89

To znaczy:
Im więcej godzin snu, tym niższy poziom stresu.
I to bardzo mocno! Bo –0,89 to już prawie „statystyczna miłość odwzajemniona w negatywie”.
Związek jest bardzo silny i ujemny – dane mówią wyraźnie: śpij więcej = stresuj się mniej.

Skala siły korelacji Pearsona (możesz to wykorzystać w swojej pracy dyplomowej)

Wersja ujemna? Dokładnie tak samo, tylko z minusem z przodu.

Nasz wynik: r = –0,89, czyli:

• bardzo silna korelacja ujemna,
• zmienne poruszają się w przeciwnych kierunkach (więcej snu = mniej stresu),
• i wygląda na to, że coś faktycznie tu działa.

To teraz pytanie: czy to już „przyczynowość”?

NIE. I pamiętaj o tym w pracy. Korelacja to jeszcze nie dowód na przyczynę.
To tylko informacja, że coś występuje razem – ale nie wiadomo jeszcze dlaczego.

To trochę jak z deszczem i parasolkami – jak jest deszcz, to widzisz ludzi z parasolkami. Ale to nie znaczy, że parasolki powodują deszcz.

Jak zinterpretować współczynnik korelacji Persona w pracy dyplomowej? Przykładowy zapis.  

Obliczyć współczynnik korelacji Pearsona jest dosyć prosto. A jak to opisać w rozdziale badawczym? Na przykład tak.

Uzyskany współczynnik korelacji liniowej Pearsona wynosi r = –0,89, co wskazuje na bardzo silną ujemną zależność między liczbą godzin snu a poziomem stresu badanych osób.

Oznacza to, że wraz ze wzrostem długości snu poziom stresu ulega wyraźnemu obniżeniu. Wynik sugeruje istnienie wyraźnego związku, jednak nie stanowi dowodu na związek przyczynowo-skutkowy.

I voilà! Umiesz już odczytywać korelację Pearsona jak zawodowiec. W następnych krokach pokażę Ci, kilka przykładów i jak przedstawić to pięknie na wykresie i jak opisać to, żeby promotor mruknął z uznaniem. Gotów? 😄

Przykłady korelacji Pearsona z prac magisterskich

Wiesz już, co to jest korelacja Pearsona, jak ją policzyć i jak odczytać wynik. Teraz czas na crème de la crème: prawdziwe przykłady.

Bo korelacja to nie tylko nudna teoria z podręcznika – to życiowe zależności, które możesz wykorzystać w swojej pracy dyplomowej, a może nawet… w rozmowie z promotorem (i nie usnąć przy tym z nudów).

Przykład 1. Czy poziom stresu wpływa na liczbę błędów popełnianych przez pielęgniarki?

Opis badania (idealny do pracy licencjackiej z pielęgniarstwa, psychologii lub zarządzania):

• Cel: sprawdzić, czy wyższy poziom stresu = więcej błędów w pracy.
• Dane: ankieta wśród 30 pielęgniarek: pytania o poziom stresu (skala 0–5) i liczba błędów w ostatnim miesiącu.
• Analiza: wrzucasz dane do Excela → funkcja =PEARSON() → wynik r = 0,74
• Interpretacja: silna dodatnia korelacja – im wyższy stres, tym więcej błędów.

Jak to wygląda na wykresie?

Wykres rozrzutu. Na osi X poziom stresu, na osi Y liczba błędów. Punkty wyraźnie idą w górę razem.
To jak statystyczna syrena alarmowa mówiąca: „Hej, zadbajmy o zdrowie psychiczne personelu!”

 Przykład 2. Czy ilość godzin snu studentów ma wpływ na wyniki w teście?

• Problem badawczy: Czy więcej snu daje lepszy wynik?
• Dane: studenci wpisują ile spali przed testem i ile punktów zdobyli.
• Wynik: korelacja Pearsona r = 0,65 – dość silna dodatnia.
• Wniosek: wygląda na to, że sen to nie marnowanie czasu, tylko inwestycja w wynik.
  (Cytat, który warto wkleić do pracy, żeby rozgrzeszyć się z drzemek.)

Przykład 3. Czy liczba wypitych kaw ma wpływ na poziom skupienia?

• Hipoteza: Kawa = koncentracja.
• Dane: liczba filiżanek + ocena poziomu skupienia (np. skala 1–10).
• Wynik: r = 0,20 – czyli korelacja słaba.
• Interpretacja: Może i kawa Cię budzi, ale nie robi z Ciebie Einsteina. (Albo: „Co za dużo, to niezdrowo”).

Przykład 4. Czy czas spędzony w social mediach ma wpływ na samoocenę?

• Pomiar: ile godzin dziennie Instagram, TikTok, Facebook vs. ocena własnej wartości (np. Rosenberg Self-Esteem Scale).
• Wynik: r = –0,50
• Interpretacja: umiarkowana ujemna korelacja – im więcej Insta, tym gorzej o sobie myślisz.
  Oczywiście – korelacja, nie przyczyna! Ale warto się zastanowić nad limitem scrollowania.

Wszystkie te przykłady mają coś wspólnego:

• dane są łatwe do zebrania (ankieta, formularz Google),
• dają konkretne liczby, które można wrzucić do Excela,
• pozwalają obliczyć współczynnik korelacji liniowej Pearsona,
• nadają się idealnie do interpretacji i pokazania zależności na wykresie rozrzutu,
• są z życia, więc Twój promotor się nie przewróci ze znużenia.

Masz już teraz nie tylko wiedzę, jak liczyć korelację Pearsona, ale też jak ją wykorzystać w praktyce.

W kolejnym kroku pokażę Ci, jak te wyniki pięknie opisać w pracy dyplomowej, żeby brzmiały naukowo, ale zrozumiale. Lecimy?

Jak opisać wynik korelacji Pearsona w pracy pracy magisterskiej (żeby promotor powiedział: „ooo jak ładnie!”)

Masz dane. Masz wynik. Masz wykres.
Teraz czas na opis, czyli ten moment, w którym Twój promotor ocenia, czy umiesz coś więcej niż tylko kliknąć „=PEARSON()” w Excelu.

Nie martw się – nie musisz być poetą. Wystarczy, że zastosujesz prostą zasadę:

Gotowe wzory zdań do analizy wyników korelacji Pearsona

Użyj tych zdań jak szablonów. Wystarczy, że wkleisz swoje zmienne i wynik:

Uzyskany współczynnik korelacji liniowej Pearsona wynosi r = 0,74, co oznacza silną dodatnią zależność pomiędzy [zmienna A] a [zmienna B].

Wartość współczynnika r = –0,62 wskazuje na umiarkowaną ujemną korelację, co sugeruje, że wraz ze wzrostem [zmienna A], następuje spadek [zmienna B].

Wynik korelacji r = 0,12 świadczy o bardzo słabej zależności pomiędzy badanymi zmiennymi. Można uznać, że związek między nimi jest praktycznie nieistotny.

Otrzymany wynik r = –0,91 wskazuje na bardzo silną zależność o charakterze ujemnym, co oznacza, że badane zmienne zmieniają się w przeciwnych kierunkach.

To zdania, które możesz wkleić niemal jeden do jednego do rozdziału badawczego w pracy licencjackiej lub magisterskiej. Dobrze brzmią, są zrozumiałe i wyglądają na statystycznie ogarnięte.

Jak opisać wykres rozrzutu w pracy magisterskiej?

W pracy warto też wrzucić kilka zdań o samym wykresie (bo to nie tylko ładny obrazek). Możesz napisać na przykład:

„Na wykresie rozrzutu zaobserwować można wyraźną tendencję wzrostową, co potwierdza uzyskaną wartość dodatniej korelacji Pearsona.”

„Punkty układają się wzdłuż linii opadającej, co odzwierciedla silną ujemną zależność pomiędzy zmiennymi.”

„Brak wyraźnego wzorca rozrzutu wskazuje na brak związku między analizowanymi zmiennymi, co znajduje potwierdzenie w niskiej wartości współczynnika korelacji.”

Dodaj jeszcze podpis pod wykresem typu:

Rysunek 3. Zależność między [zmienna A] a [zmienna B]. Źródło: opracowanie własne.

I promotor już się uśmiecha.

Co, jeśli korelacja Pearsona wyszła… zerowa?

Czyli: masz r ≈ 0 i myślisz: „No i po co ja to wszystko robiłem/am?”

Spokojnie. To też jest wynik. Oto jak to ładnie ubrać w słowa:

„Współczynnik korelacji Pearsona wynosił r = 0,02, co świadczy o braku związku pomiędzy badanymi zmiennymi. Można zatem uznać, że zmienne te są od siebie niezależne.”

„Brak korelacji może wskazywać, że analizowane czynniki nie wpływają na siebie bezpośrednio lub zależność pomiędzy nimi nie jest liniowa.”

I co najważniejsze – NIE kombinuj, nie dorabiaj teorii. Opisz to, co masz. Statystyka to nie wróżenie z fusów.

A co jeśli korelacja wyszła bardzo mocna… ale dziwna?

Na przykład: r = 0,88 między ilością zjedzonych chipsów a samooceną.
Brzmi jak clickbait? No właśnie.

Wtedy napisz tak:

„Choć uzyskany współczynnik korelacji r = 0,88 wskazuje na silną zależność pomiędzy zmiennymi, wynik należy interpretować ostrożnie z uwagi na możliwość występowania korelacji pozornej.”

„Mimo wysokiej wartości współczynnika korelacji, związek może wynikać z obecności trzeciej zmiennej pośredniczącej, nieujętej w badaniu.”

To zdania z gatunku: „jest wynik, ale jestem powściągliwy w interpretacji, bo być może o czymś nie wiem” – i to się promotorom podoba.

Jak przedstawić analizę korelacji Pearsona w rozdziale badawczym?

Jeszcze Ci mało przykładów korelacji. To zobacz, jak to powinno wyglądać na żywo, poniżej masz przykłady z gotowych prac magisterskich.

Przykład 1.  Analiza Korelacji Pearsona z rozdziału badawczego na temat poziomu stresu, a liczbą błędów popełnianych przez pielęgniarki.  

Przykład 2. Analiza Korelacji Pearsona z rozdziału badawczego na temat poziomu ilości godzin snu, a wynikiem w teście

I tyle! Możesz teraz opisać wynik korelacji jak mistrz. Twoja analiza będzie wyglądać profesjonalnie, nawet jeśli do tej pory myślałeś, że r Pearsona to numer tramwaju 😉

Pearson vs Spearman – kto jest kim?

Czy Pearson i Spearman to konkurenci jak Batman i Superman? A może jak woda gazowana i niegazowana – zależy, co komu pasuje?

Jeśli zastanawiasz się, czy w Twojej pracy użyć korelacji Pearsona czy Spearmana, to jesteś w dobrym miejscu. Już za chwilę ogarniesz, kiedy który gość wchodzi do gry, i to bez zagłębiania się w statystyczne czeluści.

Pearson – klasyk od danych liczbowych

Korelacja Pearsona to taka, której używasz wtedy, gdy:

• Twoje dane są ilościowe, czyli liczby mają znaczenie (np. 4 godziny snu ≠ 8 godzin snu),
• dane mają rozkład normalny (czyli wykres wygląda jak bułka z Biedry – taki równy dzwon),
• zależność między zmiennymi jest liniowa – czyli im więcej X, tym więcej (lub mniej) Y.

Spearman – gość od rankingów i chaosu

Korelacja Spearmana to właściwy wybór, gdy:

• Twoje dane to rangi lub porządkowe (np. miejsce w konkursie, poziom zadowolenia 1–5),
• dane nie są normalnie rozłożone, są dziwne, przekoszone, pełne odchyleń i ekstremów,
• podejrzewasz, że zależność nie jest liniowa, ale jakaś tam jest – chcesz ją „wyczuć”.

Czy dane w korelacji muszą być normalnie rozłożone?

Dla korelacji Pearsona – tak, najlepiej. Jeśli dane mocno odstają od rozkładu normalnego (np. masz 25 wyników “2” i dwa wyniki “10”), wynik może być przekłamany.

Dla Spearmana – nie. On nie przejmuje się takimi rzeczami.
Spearman mówi: „Daj mi tylko kolejność, a ja zrobię z tym porządek”.

Prosty przykład: Pearson vs Spearman

Załóżmy, że badamy związek między dwoma zmiennymi:

Oceny z egzaminu (np. 2, 3, 4, 5):

→ To konkretne wartości numeryczne.
→ Różnica między 2 a 5 ma znaczenie ilościowe.
→ Pearson będzie idealny.

Miejsce w rankingu:

→ Miejsce 1 nie znaczy, że ktoś jest „o 3 punkty lepszy” od miejsca 2 – tylko że jest wyżej.
→ Dane mają znaczenie porządkowe, nie ilościowe.
→ Spearman wchodzi do akcji.

Korelacja Pearsona /Korelacja Spearmana, czyli kto, kiedy i do czego?

Poniżej prosta tabela, która pozwoli wybrać Ci odpowiednią korelację do swojej pracy.

Podsumowując.

Pearson to precyzyjny księgowy, który kocha liczby, równiutkie dane i wykresy jak dzwony.
Spearman to taki bardziej artystyczny typ – wystarczy mu porządek, trochę chaosu i też zrobi robotę.

A Ty? Ty po tym rozdziale już wiesz, kogo z nich wezwać na pomoc w swojej pracy dyplomowej. 💪📊

Najczęstsze błędy w Korelacji Pearsona – i jak ich nie popełnić

Korelacja Pearsona potrafi być bardzo pomocna w pracy dyplomowej…
Ale pod jednym warunkiem: że nie użyjesz jej jak łopaty do serwowania zupy.

Poniżej masz zestawienie klasycznych błędów, które powodują, że wynik r Pearsona traci sens, a promotor drapie się po głowie i mówi „eee… a co to ma wspólnego z badaniem?”.

Błąd nr 1. Korelacja to NIE przyczynowość!

To najczęstsze nieporozumienie wśród studentów. Widzisz silny związek między dwiema zmiennymi i od razu krzyczysz: „Eureka! To na pewno jedno powoduje drugie!”.

STOP.

Współczynnik korelacji Pearsona tylko pokazuje, że coś występuje razem z czymś innym. Nie mówi, że jedno powoduje drugie. To tak, jakbyś powiedział:

• „Im więcej strażaków przyjeżdża, tym większy pożar”.
  (To nie strażacy go rozkręcają – oni przyjeżdżają, bo pożar już jest duży.)

✅ Jak to napisać w pracy:

„Uzyskany wynik r = 0,78 wskazuje na silną dodatnią zależność pomiędzy zmiennymi, jednak nie stanowi dowodu na istnienie związku przyczynowo-skutkowego.”

Błąd nr 2. Dane z innej parafii = śmietnikowy wynik

Masz dwie kolumny z liczbami? Super. Ale… czy te liczby mają ze sobą cokolwiek wspólnego?

Nie wrzucaj do jednej analizy:

• Liczby obserwacji z 5 województw + wzrost ulubionych piłkarzy
• Wiek pacjenta + ocena jakości kawy w szpitalnej stołówce
• Liczba przejechanych kilometrów + ulubiony kolor skarpetek

Pearson nie zrobi z tego sensu – tylko statystyczny śmietnik.

✅ Zanim użyjesz korelacji, zadaj sobie pytanie:

„Czy ma sens, że jedno może mieć związek z drugim?”

Błąd nr 3. Wrzucasz zmienne jakościowe (czyli „nie liczby”) do wzoru

Korelacja Pearsona wymaga danych liczbowych (ilościowych).
Jeśli masz dane typu:

• płeć (kobieta/mężczyzna),
• miejsce zamieszkania (miasto/wieś),
• ulubiony smak jogurtu (truskawka/banan/wanilia) –
  to NIE możesz ich po prostu zakodować jako 1, 2, 3 i wrzucić do korelacji.

Dlaczego? Bo Pearson myśli, że różnica między „1 a 3” ma sens matematyczny – a nie ma.
To jakbyś powiedział, że mężczyzna = 1, kobieta = 2, czyli kobieta > mężczyzna.
(Brzmi podejrzanie? No właśnie.)

✅ Co robić?

• Jeśli masz dane porządkowe (np. poziom zadowolenia w skali 1–5) – możesz ich użyć, ale rozważ korelację Spearmana.
• Jeśli masz dane jakościowe bez porządku – nie używaj Pearsona!

Jak nie zrujnować korelacji Pearsona:

Podsumowując, korelacja Pearsona to potężne narzędzie, ale nie wróżka.
Nie odczyta przyszłości, nie powie Ci „kto kogo spowodował” i nie zadziała, jeśli dasz jej przypadkowe dane. Ale jeśli użyjesz jej z głową – naprawdę błyszczy.

Korelacja Pearsona w pracy magisterskiej. Podsumowanie

No i mamy to! Przebrnąłeś przez korelację Pearsona bez wzorów na tablicy, bez ziewania i bez płaczu nad statystyką. Gratulacje! 🎉

Dowiedziałeś się:

• że korelacja to nie przyczyna, tylko statystyczne „coś tu się dzieje”,
• jak policzyć współczynnik korelacji Pearsona jednym kliknięciem Excelu lub Statistice,
• jak zinterpretować wynik: dodatni, ujemny, silny czy słabiutki jak Wi-Fi w piwnicy,
• i – co najważniejsze – jak to wszystko napisać w pracy dyplomowej tak, żeby promotor przyklasnął.

Wiesz już też, że:

• Pearson to gość od liczb i liniowości,
• a Spearman to jego luzacki kuzyn od rankingów i dziwnych danych,
• a najczęstsze błędy z korelacją to klasyczne „wleję do Excela, zobaczę co wyskoczy” – a tak nie wolno!

Korelacja Pearsona to jedno z najczęściej wykorzystywanych narzędzi statystycznych w pracach licencjackich i magisterskich. I teraz Ty też możesz z niej skorzystać świadomie, pewnie i bez stresu.

📌 A na koniec – checklista, czyli co zapamiętać?

✅ Korelacja Pearsona pokazuje związek, a nie przyczynę.
✅ Liczysz ją dla danych liczbowych – żadnych jogurtów i kolorów skarpet!
✅ Wynik r mieści się między –1 a 1.
✅ Im bliżej 1 lub –1, tym silniejsza zależność.
✅ Możesz to zrobić w Excelu, SPSS, Statistice lub online.
✅ Najważniejsze – umiesz to zinterpretować i ładnie opisać.

I pamiętaj- nie musisz być statystykiem, żeby ogarniać korelację Pearsona.
Wystarczy, że jesteś studentem, który chce to zrobić dobrze – i który wie, że wykres rozrzutu czasem powie więcej niż tysiąc słów.

Trochę już wiem o korelacji do pracy magisterskiej. Teraz chcę poznać proces pisania

Naucz się pisać pracę w godzinę. Sprawdź e-book.

Zobacz, jakie materiały mogę Ci jeszcze zaproponować.
–>Sklep Magistra na 5

Jeżeli potrzebujesz pomocy, po prostu napisz.
–> Wyślij pytanie

Nie zapomnij o prezencie!