Razlike između bivarijatne i djelomične korelacije

Bivariate vs djelomična korelacija

U statistici postoje dvije vrste korelacija: bivarijatna korelacija i djelomična korelacija. Korelacija se odnosi na stupanj i smjer povezanosti varijabilnih pojava - u osnovi je to koliko se jedni mogu predvidjeti od drugih. To je odnos koji dvije varijable dijele; može biti negativan, pozitivan ili krivudav. Ona se mjeri i izražava numeričkim skalama. Korelacije su pozitivne kada se njihove vrijednosti zajedno povećavaju, a kada se vrijednosti smanje, postaju negativne. Tri su moguće vrijednosti u korelaciji: 1 je za savršenu pozitivnu korelaciju; 0 predstavlja da nema korelacije; i -1 je za savršenu negativnu korelaciju. Te vrijednosti pokazuju koliko je dobra korelacija.

Postoje dvije vrste korelacija: bivarijatna i djelomična korelacija. Bivarijatna povezanost odnosi se na analizu na dvije varijable, često označene kao X i Y - uglavnom u svrhu određivanja empirijskog odnosa koji imaju. S druge strane, djelomična korelacija mjeri stupanj između dvije slučajne varijable, s učinkom skupa kontrolnih slučajnih varijabli..

Vrste korelacija

Bivarijantna korelacija korisna je u jednostavnom testiranju hipoteza povezanosti i kauzaliteta. To se obično koristi kako bi se vidjelo jesu li se te varijable međusobno povezane - obično mjeri kako se te dvije varijable istodobno mijenjaju. Svrha bivarijantne analize je izvan opisne; to je kada se ispituju više odnosa između više varijabli istovremeno. Primjer bivarijatne korelacije je duljina i širina predmeta. Bivarijatna korelacija pomaže razumjeti i predvidjeti rezultat Y varijable kada je X varijabla proizvoljna ili kada je bilo koju od varijabli teško izmjeriti. Da biste mogli izmjeriti bivarijantnu korelaciju, mogu se izvoditi različita ispitivanja, uključujući Pearsonov test povezanosti proizvoda i momenta, rasipani raspršivač i Kendallov tau-b test. Rezultati ispitivanja ove korelacije obično se prikazuju u korelacijskoj matrici.

Djelomična korelacija odnosi se na odnos između dvije varijable kada se uklone učinci jedne ili više povezanih varijabli. Najbolje se koristi u višestrukoj regresiji. To je metoda koja se koristi za opisivanje odnosa između dvije varijable, istovremeno uklanjajući efekte druge varijable ili više unutar odnosa. Skuplja varijable kako bi se moglo zaključiti da je među njima kolektivno ponašanje. Djelomična povezanost korisna je i za otkrivanje lažnih odnosa, ali i za otkrivanje skrivenih odnosa. Primjer djelomične korelacije je odnos između nečije visine i težine, a istovremeno se kontrolira dob.

Ultimatum

Razlika između bivarijatne korelacije i djelomične korelacije je ta što se bivarijatna korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije, u osnovi opisujući mjeru odnosa dviju linearnih varijabli, dok se djelomična korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije nakon kontrole za jednu ili više varijabli..

Sažetak:

1. U statistici postoje dvije vrste korelacija: bivarijatna korelacija i djelomična korelacija.

2. Korelacija se odnosi na stupanj i smjer povezanosti varijabilnih pojava - u osnovi je koliko se dobro može predvidjeti od drugog.

3. Postoje dvije vrste korelacija: bivarijatna i djelomična korelacija. Bivarijatna povezanost odnosi se na analizu na dvije varijable, često označene kao X i Y - uglavnom u svrhu određivanja empirijskog odnosa koji imaju.

4. S druge strane, djelomična korelacija mjeri stupanj između dvije slučajne varijable, s učinkom skupa kontrolnih slučajnih varijabli..

5. Razlika između bivarijatne korelacije i djelomične korelacije je ta što se bivarijatna korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije, u osnovi opisuje mjeru odnosa dviju linearnih varijabli, dok se djelomična korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije nakon kontrole za jednu ili više varijabli..