Razlika između povezanosti i povezanosti

Asocijacija vs korelacija

Pridruživanje i povezanost dvije su metode objašnjavanja odnosa između dvije statističke varijable. Asocijacija se odnosi na općenitiji pojam i korelacija se može smatrati posebnim slučajem udruživanja, gdje je odnos između varijabli linearne prirode.

Što je Udruga?

Udruživanje statističkih pojmova definirano je kao odnos između dvije slučajne varijable što ih čini statistički ovisnima. Odnosi se na općeniti odnos bez spominjanja specifičnosti odnosa i nije nužno da bude kauzalni odnos.

Za statističku povezanost dviju varijabli koriste se mnoge statističke metode. Pearsonov koeficijent korelacije, omjer koeficijenta, korelacija udaljenosti, Goodmanova i Kruskalova Lambda i Spearmanova rho (ρ) su nekoliko primjera.

Što je korelacija?

Korelacija je mjera snage odnosa dvije varijable. Koeficijent korelacije kvantificira stupanj promjene jedne varijable na temelju promjene druge varijable. U statistici je korelacija povezana s pojmom ovisnosti, što je statistički odnos između dvije varijable

Pearsonov koeficijent korelacije ili samo koeficijent korelacije r je vrijednost između -1 i 1 (-1≤r≤ + 1). To je najčešće korišteni koeficijent korelacije i vrijedi samo za linearni odnos između varijabli. Ako je r = 0, ne postoji odnos, a ako je r≥0, odnos je izravno proporcionalan; vrijednost jedne varijable povećava se s porastom druge. Ako je r≤0, odnos je obrnuto proporcionalan; jedna se varijabla smanjuje kako se druga povećava.

Zbog stanja linearnosti, koeficijent korelacije r može se koristiti i za utvrđivanje prisutnosti linearnog odnosa između varijabli.

Spearmanov koeficijent korelacije rang i Kendrall-ov koeficijent korelacije rangiraju snagu odnosa, isključujući linearni faktor. Oni razmatraju u kojoj mjeri se jedna varijabla povećava ili smanjuje s drugom. Ako se obje varijable zajedno povećavaju, koeficijent će biti pozitivan, a ako se jedna varijabla povećava, a druga smanjuje, vrijednost koeficijenta će biti negativna.

Koeficijenti korelacije ranga koriste se samo za utvrđivanje vrste odnosa, ali ne i za detaljno istraživanje poput Pearsonovog koeficijenta korelacije. Također se koriste za smanjenje izračuna i postizanje rezultata neovisnijim od nestabilnosti razmatranih distribucija.

Koja je razlika između udruživanja i korelacije?

• Asocijacija se odnosi na opći odnos između dvije slučajne varijable dok se korelacija odnosi na manje ili više linearni odnos između slučajnih varijabli.

• Udruženje je koncept, ali povezanost je mjera udruživanja i daju se matematički alati za mjerenje veličine korelacije.

• Pearsonov koeficijent korelacije trenutka proizvoda utvrđuje prisustvo linearnog odnosa i određuje prirodu odnosa (bilo da su proporcionalni ili obrnuto proporcionalni).

• Koeficijenti korelacije ranga koriste se samo za određivanje prirode odnosa, isključujući linearnost odnosa (može biti ili ne mora biti linearan, ali će reći da li se varijable zajedno povećavaju, smanjuju zajedno ili se jedna povećava, dok se druga smanjuje ili obratno).