kovaryans ne kadar büyükse iki değişken arasında o kadar yakın bir ilişki olduğunu tahmin edebilirsin ama istatistiksel analiz yapmadan kesin olarak iddia edilemez. nedensellik sonucuna varılamaz yani.
@passion o zaman korelasyon ne işe yaramış oluyor? ilişkinin gücünü anlamak için korelasyona bakılıyor 1'e (veya ters yönde -1'e) ne kadar yakınsa 2 değişken arasında o kadar kuvvetli doğrusal ilişki var deniyor diye biliyorum. kovaryansın yüksekliğinde de aynı yorum yapılabiliyorsa farkları ne oluyor tam olarak. 2 değişken arasındaki kovaryans ve korelasyon değerlerini yorumlamam gerekiyor da o yüzden biraz daha netleştirmeye çalışıyorum mevzuyu :)
birini diğerinin matematiksel olarak standarize edilmiş yöntemi olarak düşünebilirsin standart sapma dikkate alınarak. en başta yüzdesel ve mutlak değişim olarak bak olaya.
mesela bir değişken 100 diğeri 200 olsun, ikisi de %10 artarsa biri 110, diğeri 220 olur, yüzdesel artış aynı. fakat mutlak olarak bakarsan biri 10 birim, diğeri 20 birim artmıştır, iki katı arttı diyerek yanlış yorumlayabilirsin. korelasyon bu durumu yakalar, kovaryans yakalayamaz. alttaki site tabloda basit bir özet vermiş.
www.mygreatlearning.com:~:text=Covariance%20is%20a%20measure%20to,are%20related%20to%20each%20other.&text=Correlation%20on%20the%20other%20hand,linear%20relationship%20between%20two%20variables.
web.stanford.edu
ben elindeki veriyi veya ne yapmak istediğini bilmiyorum ama ilerisi için ancova'ya bak. anlamlılık düzeyi vs. yaptığın yoruma bilimsel temel sağlar.