|
2009
|
|
|
Beste alde batetik, zenbait ikerketak diotenez sintomatologia depresiboareneta bikote asetasunaren arteko lotura noranzko bikoitzekoa da (Fincham eta Beach, 1999). Adituek diotenaren arabera,
|
bi
aldagaion artean erlazio dinamikoa ei dago; izan ere, norbanakoaren barne aldaketak bikote asetasunaren aldaketekin lotutadaude (Davila, Bradbury, Cohan eta Tochluk, 1997). Ikerketa batzuek erakutsidute sintomatologia depresiboaren eta bikote asetasunaren arteko noranzko bikoitzhau berdintsua dela genero batean edo bestean (Whisman eta Bruce, 1999). Ikerketa horiek honakoa ematen digute aditzera:
|
|
2011
|
|
|
9 Pearson-en korrelazio koefizientea: korrelazio graduak adierazten du ea existitzen den eredu argi bat
|
bi
aldagairen arteko erlazioan. Bi aldagairen arteko korrelazio lineal positiboa sortzen da aldagai bateko balio baxuak bat datozenean bestearen balio baxuekin, bataren balio ertainak bestearen balio ertainekin eta bataren balio altuak bestearen balio altuekin.
|
|
|
Hiperlaxotasuna eta antsietatea erlazionatuta daude, nerbio sistema autonomoan arazoak dituztelako. Ikerketak
|
bi
aldagaien arteko erlazioren bat bilatu nahi zuen (hiperlaxotasuna eta antsietatea), eta ausaz 16 eta 20 urte bitarteko 158 pertsonarekin egin zen. Azterketatik kanpo utzi ziren desordena psikologikoren bat diagnostikatu zitzaien pertsonak.
|
|
2014
|
|
|
3 taulan, kontuan hartutako aldagaien arteko Pearson-en zero mailako korrelazio koefizienteak (r) ageri dira. Zenbait desberdintasun antzematen dira
|
bi
aldagaiko erlazioetan, bi lurraldeetako ikasleek katalanarekiko duten jarrerari dagokionez: Katalunian, korrelazio handia dago identifikazio aldagaiekin (r21= 0,57 eta r31=); La Franjan, berriz, asoziazio maila askoz ere baxuagoa da (r12= 0,16 eta r13=).
|
|
|
Korrelazio ikerketaren emaitzak neurtzeko, korrelazio koefizientea kalkulatzen da (r laburduraz adierazten da); koefiziente horrek
|
bi
aldagairen arteko erlazioaren indarra eta noranzkoa adierazten du. Estatistikoki,? 1.0 eta+ 1.0 arteko balioen bidez adierazten da, eta hiru motatako erlazioak isla ditzake:
|
|
2016
|
|
|
aztertzen dira ikerketetan. Horrelakoetan, ondoriozta al daiteke
|
bi
aldagairen arteko erlaziorik?
|
|
|
Batzuetan,
|
bi
aldagaien artean erlazio funtzionala dago, hau
|
|
|
du
|
bi
aldagaien arteko erlazioaren neurriaren
|
|
|
uler daiteke; izan ere,
|
bi
aldagairen arteko erlazio baten aurrean gaude. Hori da, hain zuzen ere,
|
|
2017
|
|
|
Balio absolututan irakurri behar da. Koefizienteak 0tik 1rako balioak hartu ditzake eta 1etik zenbat eta gertuago orduan eta sendoagoa da
|
bi
aldagaien arteko erlazio lineala.
|
|
|
Balio hori, 0,05 baino txikiagoa bada, hipotesi nulua baztertzen da. Hots,
|
bi
aldagaien artean erlazioa dagoela onartzen da.
|
|
|
Alde horretatik, 2016ko hauteskundeetan udalerri bateko euskara ezagutza eta boto abertzalearen arteko korrelazioa rsperman= 0.865koa da. Beraz,
|
bi
aldagaien arteko erlazio lineala positiboa izateaz gain harremana oso sendoa dutela ikusten da. Ondorengo atalean, prozedura hau erabiliz, gainerako koefizienteak kalkulatuko ditugu.
|
|
|
Bestelakoa da, euskara eta zentro ezkerreko boto abertzalearen arteko erlazioa. Kasu honetan,
|
bi
aldagaien arteko erlazioa sendoa dela ikusten da(? 0.7 eta 0.9 artean).
|
|
|
0.7 eta 0.9 artean). Lurraldeei dagokionez,
|
bi
aldagaien arteko erlazio sendoena Bizkaian suertatzen da eta erlazio ahulena Gipuzkoa(+ 0.765,+ 0.768 eta+ 0.766) eta Araban(+ 0.712,+ 0.728 eta+ 0.806).
|
|
|
Beste modu batera esanda, udalerri euskaldunetan babes elektoral sendoa lortu arren (Azpeitia), lurgune ez hain euskaldunetan kokatzen diren udalerri handietan zentro ezkerreko alderdi abertzaleek emaitza apalak lortzen dituztela frogatu da (Barakaldo). Bestalde, zentro eskuineko alderdi abertzalearen kasuan,
|
bi
aldagaien arteko erlazio lineala nulua da. Izan ere, lurgune euskaldun eta ez euskaldunetan zentro eskuineko alderdi abertzaleak, antzeko datuak elektoralak lortzen ditu (Bilbo eta Aian adibidez).
|
|
|
Ikerketa honek, 2016ko Eusko Jaurlaritzako hauteskundeetako hautesleen portaera elektorala deskribatzeko balio izan digun arren, interesgarria litzateke,
|
bi
aldagaien arteko erlazio lineala azaltzen duten mekanismoak ulertzea. Gauzak horrela, ikerketa honetatik, ikerlerro interesgarri bat zabaltzen dela iruditzen zaigu.
|
|
|
Dena dela, ikerketa horietako gehienak, perspektiba indibidualistatik burutu dira eta analisi ekologikoa erabiliko dutenak gutxiengoa dira (Albero, 2005; Garmendia, 2015). Gure ikerketaren bidez, perspektiba agregatua erabiliz 2016ko Eusko Jaurlaritzako hauteskundeetan1,
|
bi
aldagaien arteko erlazio lineala zenbatekoa den aztertu nahi da.
|
|
|
Ondoren, udalerrietako hauteskundeetako emaitzak eta datu soziolinguistikoak deskribatuko ditugu. Bi horiek deskribatu ostean,
|
bi
aldagaien arteko erlazioa kuantifikatzeko irizpideak zehaztu eta prozedura horri jarraituz analisia burutuko da.
|
|
|
Angelu baten arrazoi trigonometrikoekin lan egiten dugunean, bi aldagai ari gara erlazionatzen, angelua eta angeluari dagokion arrazoi trigonometrikoa. Ondorioz, erlazio hori funtzio gisa ere uler daiteke; izan ere,
|
bi
aldagairen arteko erlazio baten aurrean gaude. Hori da, hain zuzen ere, jarduera honetan egingo duzuna.
|
|
2018
|
|
|
Estatistikan erabiltzen den terminoa: Aldagai bat handitzen doan heinean beste aldagaia ere handitzen doa (beraz, aldagai bat txikitzen doanean bestea ere bai);
|
bi
aldagaien artean erlazioa badagoela esan dezakegu, baina ezin dugu ziurtatu bi aldagai horien artean kausa ondorio erlazioa dagoenik.
|