Razlike med bivariatno in delno korelacijo

Bivariate proti delni korelaciji

V statistiki obstajata dve vrsti korelacij: bivarijatna korelacija in delna korelacija. Korelacija se nanaša na stopnjo in smer povezanosti spremenljivih pojavov - v bistvu je to, kako dobro je mogoče napovedati drugega. Dve spremenljivki si delita odnos; lahko je negativno, pozitivno ali krivo. Izmerimo in izrazimo s pomočjo številskih lestvic. Korelacije so pozitivne, ko se njihove vrednosti povečajo, in ko se njihove vrednosti zmanjšajo, postanejo negativne. V korelaciji so tri možne vrednosti: 1 je za popolno pozitivno korelacijo; 0 predstavlja, da ni korelacije; in -1 je za popolno negativno korelacijo. Te vrednosti kažejo, kako dobra je korelacija.

Obstajata dve vrsti korelacij: bivariativna in delna korelacija. Bivarijatna korelacija se nanaša na analizo dveh spremenljivk, ki jih pogosto označujemo kot X in Y - predvsem za določitev empiričnega razmerja, ki ga imata. Po drugi strani delna korelacija meri stopnjo med dvema naključnima spremenljivkama, učinek odstranjenega niza krmiljenja naključnih spremenljivk.

Vrste korelacij

Bivarijatna korelacija je koristna pri preprostih testiranjih povezav in vzročnosti hipotez. Običajno se uporablja za preverjanje, ali so spremenljivke povezane med seboj - ponavadi meri, kako se ti dve spremenljivki hkrati spreminjata. Namen bivariativne analize je zunaj opisnega; to je, ko se hkrati preuči več odnosov med več spremenljivkami. Primer bivariacijske korelacije je dolžina in širina predmeta. Bivariatna korelacija pomaga razumeti in napovedati rezultat spremenljivke Y, kadar je spremenljivka X poljubna ali kadar je katero koli od spremenljivk težko izmeriti. Da bi lahko izmerili bivariatno korelacijo, se lahko izvajajo različni preskusi, vključno s Pearsonovim testom korelacije izdelka-trenutka, razpršilnikom in Kendallovim tau-b testom. Rezultati te korelacije so običajno prikazani v korelacijski matriki.

Delna korelacija se nanaša na razmerje med dvema spremenljivkama, ko se odstranijo učinki ene ali več povezanih spremenljivk. Najbolje se uporablja pri večkratni regresiji. To je metoda, ki se uporablja za opis razmerja med dvema spremenljivkama, hkrati pa odvzame učinke druge spremenljivke ali več znotraj odnosa. Zbira spremenljivke, da bi lahko sklepali, da je med njimi kolektivno vedenje. Delna korelacija je koristna za odkrivanje lažnih odnosov in zaznavanje skritih odnosov. Primer delne korelacije je razmerje med višino in težo osebe, obenem pa nadzor nad starostjo.

Ultimatum

Razlika med bivariatno korelacijo in delno korelacijo je v tem, da se bivariatna korelacija uporablja za pridobivanje koeficientov korelacije, v bistvu opisuje merilo razmerja med dvema linearnima spremenljivkama, medtem ko se delna korelacija uporablja za pridobitev koeficientov korelacije po nadzoru za eno ali več spremenljivk.

Povzetek:

1. V statistiki obstajata dve vrsti korelacij: bivarijatna korelacija in delna korelacija.

2. Korelacija se nanaša na stopnjo in smer povezanosti spremenljivih pojavov - v bistvu je to, kako dobro je mogoče napovedati drugo.

3. Obstajata dve vrsti korelacij: bivariativna in delna korelacija. Bivarijatna korelacija se nanaša na analizo dveh spremenljivk, ki jih pogosto označujemo kot X in Y - predvsem za določitev empiričnega razmerja, ki ga imata.

4. Po drugi strani delna korelacija meri stopnjo med dvema naključnimi spremenljivkami, učinek odstranjenega niza krmiljenja naključnih spremenljivk.

5. Razlika med bivariatno korelacijo in delno korelacijo je v tem, da se bivariatna korelacija uporablja za pridobivanje koeficientov korelacije, v bistvu opisuje merilo razmerja med dvema linearnima spremenljivkama, medtem ko se delna korelacija uporablja za pridobitev koeficientov korelacije po nadzoru za eno ali več spremenljivk.