Khái niệm
Correlation Analysis, hay phân tích tương quan, là một phương pháp phân tích dữ liệu nhằm đo lường mức độ hoặc hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai hoặc nhiều biến nghiên cứu. Tuy nhiên, cần lưu ý phân tích tương quan chỉ cho thấy có tồn tại mối liên hệ giữa các biến, nhưng không chỉ ra quan hệ nhân quả.
Trong phân tích tương quan, kết quả phân tích có thể đưa ra 3 trường hợp.
- Trường hợp 1: Mối quan hệ tương quan thuận chiều - biểu thị một biến tăng lên sẽ dẫn đến biến còn lại tăng lên và ngược lại.
- Trường hợp 2: Mối quan hệ tương quan ngược chiều - biểu thị một biến tăng lên sẽ dẫn đến biến còn lại giảm xuống và ngược lại.
- Trường hợp 3: Không tồn tại mối quan hệ tương quan - biểu thị biến này không có mối liên hệ với biến kia.
Ví dụ
Trong quá trình UT, nhóm nghiên cứu muốn tìm hiểu liệu thời gian người dùng dành cho một tính năng cụ thể trên ứng dụng và mức độ hài lòng của họ với tính năng đó. Nhóm quyết định chạy Phân tích tương quan, và kết quả cho thấy mối quan hệ ngược chiều (với điều kiện đảm bảo chỉ số ý nghĩa thống kê). Do đó, có thể đưa ra kết luận rằng thời gian sử dụng tính năng đó càng tăng thì mức độ hài lòng của người dùng càng giảm và ngược lại.
Ứng dụng trong UX Research
Việc sử dụng Phân tích tương quan trong UX Research giúp xác định mối quan hệ (có liên hệ với nhau hay không) giữa các dữ liệu, từ đó có cái nhìn sâu sắc về thực trạng của người dùng và sản phẩm và đưa ra các chiến lược sáng suốt trong kinh doanh và phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng Phân tích tương quan không biểu thị mối quan hệ nhân quả.
