Разлики между двувариантна и частична корелация

Бивариатен срещу частична корелация

В статистиката има два типа корелации: двувариантната корелация и частичната корелация. Корелацията се отнася до степента и посоката на свързване на променливи явления - в основата си е колко добре може да се предвиди едното от другото. Две променливи споделят отношенията; може да е отрицателен, положителен или криволинеен. Тя се измерва и изразява с помощта на цифрови скали. Корелациите са положителни, когато стойностите им се увеличават заедно, а когато стойностите им намаляват, те стават отрицателни. В корелация има три възможни стойности: 1 е за перфектна положителна корелация; 0 означава, че няма връзка; и -1 е за перфектна отрицателна корелация. Тези стойности показват колко добра е корелацията.

Има два типа корелации: двувариантната и частичната корелация. Двустранната корелация се отнася до анализа към две променливи, често обозначавани като X и Y - главно с цел определяне на емпиричната връзка, която имат. От друга страна, частичната корелация измерва степента между две случайни променливи, като ефектът на набор от контролиращи случайни променливи е премахнат.

Видове корелации

Двустранната корелация е полезна при прости тестове на хипотези за асоцииране и причинно-следствена връзка. Обикновено се използва, за да се види дали променливите са свързани една с друга - обикновено измерва как тези две променливи се променят заедно едновременно. Целта на двувариантния анализ е извън описателната; това е, когато множество отношения между множество променливи се изследват едновременно. Пример за двувариантна корелация е дължината и ширината на обект. Бивариантната корелация помага да се разбере и прогнозира резултатът от променливата Y, когато променливата X е произволна или когато една от променливите е трудно да се измери. За да може да се измери бивариантната корелация, могат да се провеждат различни тестове, включително тестът на Pearson Correlation Product-Moment, стертплот и тестът на Kendall tau-b. Резултатите от теста на тази корелация обикновено се показват в корелационна матрица.

Частичната корелация се отнася до връзката между две променливи, когато се отстранят ефектите на една или повече свързани променливи. Най-добре се използва при множествена регресия. Това е метод, който се използва за описание на връзката между две променливи, като същевременно се отнемат ефектите на друга променлива или повече в една връзка. Той събира променливи, за да може да заключи, че колективно поведение е сред тях. Частичната корелация е полезна за разкриване на фалшиви отношения и за откриване на скрити отношения. Пример за частична корелация е връзката между ръста и теглото на човек, като се контролира възрастта.

ултиматум

Разликата между бивариатна корелация и частична корелация е, че двувариантната корелация се използва за получаване на коефициенти на корелация, основно описва мярката на връзката между две линейни променливи, докато частичната корелация се използва за получаване на коефициенти на корелация след контролиране на една или повече променливи.

Резюме:

1. В статистиката има два типа корелации: двувариантната корелация и частичната корелация.

2. Корелацията се отнася до степента и посоката на свързване на променливи явления - в основата си е колко добре може да се предвиди едното от другото.

3. Има два типа корелации: двувариантната и частичната корелация. Двустранната корелация се отнася до анализа към две променливи, често обозначавани като X и Y - главно с цел определяне на емпиричната връзка, която имат.

4. От друга страна, частичната корелация измерва степента между две случайни променливи, като ефектът на набор от контролиращи случайни променливи е премахнат.

5. Разликата между бивариатна корелация и частична корелация е, че двувариантната корелация се използва за получаване на коефициенти на корелация, като основно се описва мярката на връзката между две линейни променливи, докато частичната корелация се използва за получаване на коефициенти на корелация след контролиране на една или повече променливи.