Diferențele dintre corelația parțială și bivariată Diferența dintre

Bivariatul vs. corelația parțială

În statistici, există două tipuri de corelații: corelația bivariată și corelația parțială. Corelația se referă la gradul și direcția de asociere a fenomenelor variabile - este, de fapt, cât de bine se poate anticipa de la cealaltă. Este relația pe care o împărtășesc două variabile; poate fi negativ, pozitiv sau curbilinar. Se măsoară și se exprimă folosind scale numerice. Corelațiile sunt pozitive atunci când valorile lor cresc împreună, iar când valorile lor scad, devin negative. Există trei valori posibile într-o corelație: 1 este pentru o corelație pozitivă perfectă; 0 reprezintă faptul că nu există o corelație; și -1 este pentru o corelație negativă perfectă. Aceste valori arată cât de bună este corelația.

Există două tipuri de corelații: corelația bivariată și parțială. Corelația bivariată se referă la analiza a două variabile, deseori desemnate ca X și Y - în principal pentru determinarea relației empirice pe care o au. Pe de altă parte, corelația parțială măsoară gradul dintre două variabile aleatorii, efectul unui set de variabile aleatoare de control fiind eliminat.

Tipuri de corelații

O corelație bivariată este utilă în ipotezele simple de testare a asocierii și cauzalității. Acesta este folosit în mod obișnuit pentru a vedea dacă variabilele sunt legate una de cealaltă - de obicei măsoară modul în care aceste două variabile se schimbă împreună în același timp. Scopul unei analize bivariate este dincolo de descriptiv; atunci când sunt examinate simultan mai multe relații între mai multe variabile. Un exemplu de corelație bivariată este lungimea și lățimea unui obiect. Corelația bivariată ajută la înțelegerea și prezicerea rezultatului variabilei Y atunci când variabila X este arbitrară sau când una dintre variabile este greu de măsurat. Pentru a putea măsura o corelație bivariată, pot fi executate diferite teste, printre care se numără testul de corelare a produsului-momente Pearson, scatterplot și testul tau-b al lui Kendall. Rezultatele testului acestei corelații sunt afișate în mod obișnuit într-o matrice de corelare.

Corelația parțială se referă la relația dintre două variabile atunci când efectele uneia sau mai multor variabile conexe sunt eliminate. Este cel mai bine folosit în regresie multiplă. Este o metodă care se utilizează pentru a descrie relația dintre două variabile, în timp ce se iau efectele unei alte variabile sau mai mult într-o relație. Colectează variabile pentru a putea concluziona că un comportament colectiv este printre ele. Corelarea parțială este utilă pentru descoperirea relațiilor false și pentru detectarea relațiilor ascunse.Un exemplu de corelație parțială este relația dintre înălțimea și greutatea cuiva, în timp ce se controlează vârsta.

Ultimatum

Diferența dintre corelația bivariată și corelația parțială este aceea că corelația bivariată este utilizată pentru a obține coeficienți de corelație, în esență descriind măsura relației dintre două variabile liniare, în timp ce corelația parțială este utilizată pentru a obține coeficienții de corelare după controlul pentru una sau mai multe variabile.

Rezumat:

1. În statistici există două tipuri de corelații: corelația bivariată și corelația parțială.

2. Corelația se referă la gradul și direcția de asociere a fenomenelor variabile - este, în esență, cât de bine se poate anticipa de la cealaltă.

3. Există două tipuri de corelații: corelația bivariată și parțială. Corelația bivariată se referă la analiza a două variabile, deseori desemnate ca X și Y - în principal pentru determinarea relației empirice pe care o au.

4. Pe de altă parte, corelația parțială măsoară gradul dintre două variabile aleatoare, efectul unui set de variabile aleatoare de control fiind eliminat.

5. Diferența dintre corelația bivariată și corelația parțială constă în aceea că se folosește corelația bivariată pentru obținerea coeficienților de corelație care descriu în esență măsura relației dintre două variabile liniare, în timp ce corelația parțială este utilizată pentru a obține coeficienții de corelare după controlul pentru una sau mai multe variabile.