Különbségek a kétváltozós és részleges korreláció között

Kétváltozós vs. részleges korreláció

A statisztikákban kétféle korreláció létezik: a kétváltozós korreláció és a részleges korreláció. A korreláció a változó jelenségek asszociációjának mértékére és irányára vonatkozik - alapvetően az, hogy mennyire lehet előre jelezni az egyiket a másiktól. Ez a kapcsolat oszlik két változó között; lehet negatív, pozitív vagy görbe vonalú. A mérést és kifejezést numerikus skálákkal fejezzük ki. A korrelációk akkor pozitívak, ha értékük együtt növekszik, és amikor értékük csökken, negatívvá válnak. Három lehetséges érték van a korrelációban: 1 tökéletes pozitív korrelációra szolgál; 0 azt jelzi, hogy nincs korreláció; és -1 a tökéletes negatív korrelációt jelenti. Ezek az értékek megmutatják, milyen jó a korreláció.

Kétféle korreláció létezik: a kétváltozós és a részleges korreláció. A kétváltozós korreláció két változó elemzésére vonatkozik, amelyeket gyakran X-nek és Y-nek jelölnek - elsősorban a meglévő empirikus kapcsolat meghatározása céljából. Másrészről, a parciális korreláció a véletlenszerű változók közötti fokot méri, a véletlenszerű változók csoportjának eltávolításával.

A korrelációk típusai

A kétváltozós korreláció az asszociáció és az okozati összefüggések egyszerű hipotéziseinek tesztelésében hasznos. Általában arra használják, hogy megnézzék, hogy a változók kapcsolatban vannak-e egymással - általában azt mérik, hogy e két változó hogyan változik együtt egyszerre. A kétváltozós elemzés célja meghaladja a leírást; amikor a változók közötti kapcsolatokat egyszerre vizsgálják meg. A kétváltozós korrelációra példa az objektum hossza és szélessége. A kétváltozós korreláció segít megérteni és megjósolni az Y változó eredményét, ha az X változó tetszőleges, vagy ha bármelyik változót nehéz mérni. A kétváltozós korreláció mérésére különféle teszteket lehet futtatni, ideértve a Pearson termék-pillanat korrelációs tesztet, a scatterplotot és a Kendall tau-b tesztet. Ennek a korrelációnak a teszteredményeit általában egy korrelációs mátrixban mutatják be.

A részleges korreláció a két változó közötti kapcsolatra utal, amikor egy vagy több kapcsolódó változó hatásait eltávolítják. A legjobb a többszörös regresszió esetén. Ez egy olyan módszer, amelyet a két változó közötti kapcsolat leírására használnak, miközben eltávolítják a kapcsolaton belül egy vagy több változó hatásait. Összegyűjti a változókat annak megállapítása érdekében, hogy köztük van-e a kollektív viselkedés. A részleges korreláció hasznos a hamis kapcsolatok feltárásában és a rejtett kapcsolatok felderítésében is. A részleges korrelációra példa az ember magasságának és súlyának viszonya, miközben ellenőrizni kell az életkorot.

Ultimátum

A kétváltozós korreláció és a részleges korreláció között az a különbség, hogy a kétváltozós korrelációt a korrelációs együtthatók megszerzésére használják, alapvetően két lineáris változó közötti kapcsolat mértékének leírására, míg a parciális korrelációt a korrelációs együtthatók meghatározására használják egy vagy több változó ellenőrzése után..

Összefoglaló:

1. A statisztikákban kétféle korreláció létezik: a kétváltozós korreláció és a részleges korreláció.

2. A korreláció a változó jelenségek asszociációjának mértékére és irányára vonatkozik - alapvetően az, hogy mennyire lehet előre jelezni az egyiket a másiktól.

3. Kétféle korreláció létezik: a kétváltozós és a részleges korreláció. A kétváltozós korreláció két változó elemzésére vonatkozik, amelyeket gyakran X-nek és Y-nek jelölnek - főleg az általuk gyakorolt ​​empirikus kapcsolat meghatározása céljából..

4. Másrészről, a parciális korreláció a véletlenszerű változók közötti fokot méri, a véletlenszerű változók csoportjának eltávolításával.

5. A kétváltozós korreláció és a részleges korreláció között az a különbség, hogy a kétváltozós korrelációt használják a korrelációs együtthatók megszerzésére, alapvetően leírva a két lineáris változó közötti kapcsolat mértékét, míg a parciális korrelációt a korrelációs együtthatók elérésére használják egy vagy több változó ellenőrzése után..