Der er visse punkter, som en forsker bør kende for bedre at kunne forstå målinger af statistisk association.

• For det første bør forskeren vide, at associationsmålinger ikke er det samme som målinger af statistisk signifikans. Det er muligt, at en svag association kan være statistisk signifikant; det er også muligt, at en stærk association ikke er statistisk signifikant.

• For mål for association betyder en værdi på nul, at der ikke eksisterer nogen sammenhæng. I en korrelationsanalyse betyder det, at hvis koefficienten (r) har en værdi på et, betyder det, at der er en perfekt sammenhæng mellem de pågældende variabler. I regressionsanalyser betyder den standardiserede betavægt (β), hvis den har en værdi på 1, også, at der er en perfekt sammenhæng mellem de relevante variabler. Forskeren bør være opmærksom på, at bivariate associationsmålinger (f.eks. Pearson-korrelationer) er uhensigtsmæssige for kurvelineære relationer eller diskontinuerlige relationer.

Ressourcer

Gibbons, J. D. (1993). Ikke-parametriske mål for association. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

Liebetrau, A. M. (1983). Associationsmålinger. Newbury Park, CA: Sage Publications.

Siegel, S. (1956). Nonparametric Statistics For The Behavioral Sciences. New York: McGraw-Hill.

Wilcox, R. R. (2007). Lokale mål for association: Estimering af den afledte af regressionslinjen. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 60, 107-117.