Việc phân tích mối tương quan tiện lợi này giúp ta đào sâu và mở rộng phạm
vi phân tích hơn, nhưng có vài điểm cần lưu ý khi sử dụng. Nếu bạn bỏ qua
những điểm này, và phán đoán toàn bộ chỉ dựa vào Hệ số tương quan lấy từ
hàm của Excel, thì có khả năng bạn sẽ gặp nguy. Tiếp theo tôi xin giới thiệu
vài lưu ý quan trọng.
(1) Quan hệ tương quan lấy Quan hệ tỉ lệ làm tiền đề
Việc đánh giá có tương quan không sẽ dựa vào việc có Quan hệ tỉ lệ không.
Quan hệ tỉ lệ là chỉ data của trục tung và trục hoành nằm trên một đường
thẳng.
Tuy nhiên trong thực tế, những người có kinh nghiệm đều thấu hiểu một
điều rằng không dễ dàng để giải thích bằng quan hệ đường thẳng.
Nhưng cũng là sai nếu ta cho rằng việc phân tích đơn giản mối tương quan
lại chẳng có tác dụng gì.
Trong thực tế, điều quan trọng là không phải xem nó gần với đường thẳng
bao nhiêu, mà chỉ cần biết khuynh hướng hai data đó có đi cùng nhau hay
không, chính là thông tin quan trọng rồi.
Vì vậy, ví dụ khi so sánh kết quả có hệ số tương quan là 0.9 với 0.7, tôi sẽ
không cho rằng vì 0.9 lớn hơn nên tốt hơn. Tôi sẽ bỏ qua tiêu chuẩn đã định
(ví dụ là 0.7), và đưa ra kết luận giống nhau rằng cả 0.9 và 0.7 đều “có
tương quan”. Còn phần chênh lệch đó tôi sẽ không đề cập đến, vì cái nào
gần với đường thẳng hơn, không phải là mục đích đánh giá.
Tuy nhiên, ta không nên phó mặc việc tính Hệ số tương quan bằng máy
hoàn toàn. Thường thì tôi muốn nắm rõ toàn bộ sự việc ngay cả khi nó
không được thể hiện trên đường thẳng (hay đường cong).
Ví dụ ba trường hợp ở hình 4-11, nếu chỉ nhìn thoáng qua, ta nhận ra “tính
quy tắc” ở đây. Khi nhìn vào, chắc có người sẽ cho rằng “Ở trục tung và trục
