انواع ضرایب همبستگی در پژوهش‌های علوم پزشکی با استفاده از نرم‌افزارهای spss و r

مقدمه: ضریب همبستگی، یک معیار آماری است که میزان همبستگی بین دو متغیر را اندازه می‌گیرد و مقادیر بین 1- تا 1+ را اختیار می‌کند که نشان‌دهنده‌ی قدرت و جهت رابطه‌ی خطی بین دو متغیر است. ضرایب همبستگی، نقش مهمی در مطالعات علوم پزشکی ایفا می‌کنند، این ضرایب به محققان کمک می‌کنند تا رابطه‌ی بین متغیرهای مختلف بالینی و پیامدهای سلامت را شناسایی و اندازه‌گیری نمایند.شرح مقاله: از این‌جهت با توجه به اهمیت محاسبه‌ی ضرایب همبستگی در پژوهش‌های علوم پزشکی، هدف از نوشتار حاضر، معرفی انواع ضرایب همبستگی، مفاهیم و روش‌های ساده و کاربردی آماری به‌منظور بررسی ارتباط بین متغیرها با توجه به ماهیت آن‌ها و نحوه‌ی محاسبه آن‌ها است. انواع ضرایب همبستگی پرکاربرد ازجمله ضریب همبستگی pearson، spearman، kendall، phi، v kramer، summers delta، gamma، ضریب توافق و landa با استفاده از نرم‌افزارهای spss و r بررسی خواهد شد. همچنین شرایط استفاده هر یک از ضرایب همبستگی با توجه به پیش‌فرض‌های متفاوت و تفسیر منحصر به فرد هر یک از ضرایب بحث خواهد شد. در نهایت، مثال‌هایی از محاسبه و تفسیر هر یک از ضرایب همبستگی در حوزه‌ی علوم پزشکی ارائه شده است.نتیجه‌گیری: همبستگی، پرکاربردترین معیار آماری برای ارزیابی روابط بین متغیرها است. با این‌حال باید با احتیاط به کار گرفته شود، در غیر این صورت، می‌تواند منجر به تفسیرها و نتایج اشتباه شود.

types of correlation coefficients in medical science research using spss and r software: a review article

background: the correlation coefficient is a statistical measure that measures the degree of correlation between two variables and takes values between -1 and +1, which indicates the strength and direction of the linear relationship between two variables. correlation coefficients play a significant role in medical science studies. these coefficients help researchers to identify and measure the relationship between different clinical variables and health outcomes. description of the article: considering the importance of calculating correlation coefficients in medical research, the purpose of this paper is to introduce various types of correlation coefficients, simple and applied statistical concepts and, methods to investigate the relationship between variables according to their nature and how to calculate them. types of commonly used correlation coefficients, including pearson, spearman, kendall, phi, v kramer, summers delta, gamma, agreement coefficient and, landa correlation coefficient will be analyzed using spss and r software. also, the conditions of using each of the correlation coefficients will be discussed according to the different assumptions and the unique interpretation of each of the coefficients. finally, examples of the calculation and interpretation of each of the correlation coefficients in medical sciences are provided.conclusion: correlation is the most widely used statistical measure to evaluate the relationships between variables. however, it should be used with caution. otherwise, it can lead to erroneous interpretations and results.