Při testování často používáme pro jednu osobu více testů.

   (K jedné TO máme několik výsledků)

   

   Pokud s daty chceme pracovat dále, často nás zajímá, zda se mezi výsledky objeví vzájemná
   závislost.

   (např. jestli TO s nadprůměrným výkonem u skoku dalekého z místa bude nadprůměrná i u
   vertikálního skoku dosažného).

   

   Pro popis vzájemné závislosti nejčastěji používáme určení síly závislosti – korelace.

   Pro měření korelace se nejčastěji používá Pearsonův korelační koeficient r.

   

   

   Korelační koeficient r může nabývat hodnoty od -1 do 1, kde 1 a -1 znamená maximální závislost
   proměnných zatímco 0 značí nezávislost proměnných.

   

   V případě záporné hodnoty korelačního koeficientu platí, že zatímco jedna proměnná roste,
   druhá klesá – nepřímá závislost.

   

   U korelačního koeficientu nás tedy zajímá jeho velikost (absolutní hodnota) a znaménko (udává
   směr korelace).

   

   Pro velikost korelačního koeficientu zjednodušeně platí: (podle R.Kohoutka)

   0,9 – 1             extrémní závislost

   0,7 – 0,9          velmi těsná

   0,4 – 0,7          středně těsná

   0,2 – 0,4          nepříliš těsná

   <0,2                zanedbatelná

   

   Důležité:

   Je třeba si uvědomit, že korelace pouze popisuje vzájemný vztah mezi dvěma proměnnými, ale
   neznamená příčinnost jevu.