Różnice między korelacją dwuwymiarową i częściową

Korelacja dwuwymiarowa a częściowa

W statystyce istnieją dwa rodzaje korelacji: korelacja dwuwymiarowa i korelacja częściowa. Korelacja odnosi się do stopnia i kierunku asocjacji zjawisk zmiennych - zasadniczo jest to, jak dobrze można przewidzieć jedno z drugiego. Jest to związek, który dzielą dwie zmienne; może być ujemny, dodatni lub krzywoliniowy. Jest mierzony i wyrażany za pomocą skal numerycznych. Korelacje są dodatnie, gdy ich wartości rosną razem, a gdy ich wartości maleją, stają się ujemne. Istnieją trzy możliwe wartości korelacji: 1 oznacza idealną korelację dodatnią; 0 oznacza, że ​​nie ma korelacji; a -1 oznacza idealną korelację ujemną. Wartości te pokazują, jak dobra jest korelacja.

Istnieją dwa rodzaje korelacji: dwuwymiarowa i korelacja częściowa. Korelacja dwuwymiarowa odnosi się do analizy dwóch zmiennych, często oznaczanych jako X i Y - głównie w celu ustalenia ich relacji empirycznej. Z drugiej strony częściowa korelacja mierzy stopień między dwiema zmiennymi losowymi, z efektem usunięcia zbioru kontrolnych zmiennych losowych.

Rodzaje korelacji

Korelacja dwuwymiarowa jest pomocna w prostych testach hipotez dotyczących asocjacji i przyczynowości. Jest powszechnie używany, aby sprawdzić, czy zmienne są ze sobą powiązane - zwykle mierzy, jak te dwie zmienne zmieniają się jednocześnie. Cel analizy dwuwymiarowej wykracza poza opis; dzieje się tak, gdy badanych jest wiele relacji między wieloma zmiennymi jednocześnie. Przykładem korelacji dwuwymiarowej jest długość i szerokość obiektu. Korelacja dwuwymiarowa pomaga zrozumieć i przewidzieć wynik zmiennej Y, gdy zmienna X jest arbitralna lub gdy którąkolwiek ze zmiennych trudno jest zmierzyć. Aby zmierzyć dwuwymiarową korelację, można uruchomić różne testy, w tym test korelacji produktu z momentem Pearsona, wykres rozrzutu i test tau-b Kendalla. Wyniki testu tej korelacji są zwykle wyświetlane w macierzy korelacji.

Częściowa korelacja odnosi się do relacji między dwiema zmiennymi, gdy efekty jednej lub więcej powiązanych zmiennych są usuwane. Najlepiej stosować go w regresji wielokrotnej. Jest to metoda używana do opisania zależności między dwiema zmiennymi przy jednoczesnym usuwaniu skutków innej zmiennej lub więcej w ramach relacji. Gromadzi zmienne, aby móc stwierdzić, że wśród nich jest zachowanie zbiorowe. Częściowa korelacja jest przydatna do odkrywania fałszywych relacji i wykrywania również ukrytych relacji. Przykładem częściowej korelacji jest związek między wzrostem a masą ciała, przy jednoczesnym kontrolowaniu wieku.

Ultimatum

Różnica między korelacją dwuwymiarową a korelacją częściową polega na tym, że korelacja dwuwymiarowa służy do uzyskania współczynników korelacji, zasadniczo opisując miarę zależności między dwiema zmiennymi liniowymi, podczas gdy korelacja częściowa służy do uzyskania współczynników korelacji po kontrolowaniu jednej lub więcej zmiennych.

Streszczenie:

1. W statystyce istnieją dwa rodzaje korelacji: korelacja dwuwymiarowa i korelacja częściowa.

2. Korelacja odnosi się do stopnia i kierunku asocjacji zjawisk zmiennych - zasadniczo jest to, jak dobrze można przewidzieć jedno z drugiego.

3. Istnieją dwa rodzaje korelacji: dwuwymiarowa i korelacja częściowa. Korelacja dwuwymiarowa odnosi się do analizy dwóch zmiennych, często oznaczanych jako X i Y - głównie w celu ustalenia relacji empirycznej, którą posiadają.

4. Z drugiej strony częściowa korelacja mierzy stopień między dwiema zmiennymi losowymi, z efektem usunięcia zbioru kontrolnych zmiennych losowych.

5. Różnica między korelacją dwuwymiarową a korelacją częściową polega na tym, że korelacja dwuwymiarowa służy do uzyskania współczynników korelacji, w zasadzie opisując miarę zależności między dwiema zmiennymi liniowymi, podczas gdy korelacja częściowa służy do uzyskania współczynników korelacji po kontrolowaniu jednej lub więcej zmiennych.