Különbség az asszociáció és a korreláció között

Egyesülés vs korreláció

Az asszociáció és a korreláció két módszer a két statisztikai változó közötti kapcsolat magyarázatára. Az asszociáció egy általánosabb fogalomra utal, és a korreláció az asszociáció különleges esetének tekinthető, amikor a változók közötti kapcsolat lineáris jellegű.

Mi az egyesület??

A statisztikai asszociációt két véletlenszerű változó közötti kapcsolatként definiálják, amely statisztikailag függővé teszi őket. Ez inkább egy általános viszonyra utal, anélkül, hogy a kapcsolat sajátosságait említenék, és nem szükséges, hogy okozati kapcsolat legyen.

Számos statisztikai módszert használnak a két változó közötti társulás megállapítására. Néhány példa a Pearson-féle korrelációs együttható, az esélyek aránya, a távolságkorreláció, a Goodman és a Kruskal lambda, valamint a Spearman rho (ρ)..

Mi a korreláció??

A korreláció a két változó közötti kapcsolat erősségének mérőszáma. A korrelációs együttható számszerűsíti az egyik változó megváltozásának mértékét a másik változó megváltozása alapján. A statisztikákban a korreláció a függőség fogalmához kapcsolódik, amely két változó közötti statisztikai kapcsolat

A Pearson korrelációs együtthatója, vagy csak az r korrelációs együttható -1 és 1 közötti érték (-1≤r≤ + 1). Ez a leggyakrabban alkalmazott korrelációs együttható, és csak a változók közötti lineáris kapcsolatra érvényes. Ha r = 0, nem létezik kapcsolat, és ha r≥0, akkor a kapcsolat közvetlenül arányos; az egyik változó értéke a másik növekedésével növekszik. Ha r≤0, akkor a kapcsolat fordítottan arányos; az egyik változó csökken, a másik növekedésével.

A linearitási feltétel miatt az r korrelációs együttható felhasználható a változók közötti lineáris kapcsolat meglétére is.

A Spearman rangkorrelációs együtthatója és a Kendrall rangkorrelációs együtthatója a kapcsolat erősségét méri a lineáris tényező nélkül. Figyelembe veszik, hogy az egyik változó növekszik vagy csökken a másikkal. Ha mindkét változó együtt növekszik, akkor az együttható pozitív lesz, és ha az egyik változó növekszik, míg a másik csökken, akkor az együttható értéke negatív lesz.

A rangkorrelációs együtthatókat csak a kapcsolat típusának meghatározására használják, de nem a részletesebb vizsgálathoz, mint például a Pearson-féle korrelációs együttható. Arra is felhasználják, hogy csökkentsék a számításokat, és hogy az eredmények függetlenek legyenek a figyelembe vett eloszlások nem normalitásától.

Mi a különbség az asszociáció és a korreláció között??

• Az asszociáció a két véletlenszerű változó közötti általános kapcsolatra utal, míg a korreláció a véletlenszerű változók közötti többé-kevésbé lineáris kapcsolatra utal..

• Az asszociáció fogalom, de a korreláció az asszociáció mérése, és rendelkezésre állnak matematikai eszközök a korreláció nagyságának mérésére..

• A Pearson szorzási korrelációs együtthatója meghatározza a lineáris kapcsolat jelenlétét és meghatározza a kapcsolat jellegét (legyenek arányosak vagy fordítva arányosak)..

• A rangkorrelációs együtthatókat csak a kapcsolat természetének meghatározására használják, kizárva a kapcsolat linearitását (lehet, hogy nem is lineáris, de megmondja, hogy a változók együtt növekednek-e, együtt csökkennek, vagy az egyik növekszik, míg a másik csökken, vagy oda-vissza).