Razlike između bivarijata i djelomične korelacije
Bivarija vs djelomična korelacija
U statistici postoje dvije vrste korelacija: bivarijatska korelacija i djelomična korelacija. Korelacija se odnosi na stupanj i smjer povezivanja varijabilnih fenomena - u osnovi je koliko se dobro može predvidjeti od drugih. To je odnos koji dvije varijable dijele; može biti negativan, pozitivan ili krivudav. Mjeri se i izražava numeričkim mjerilima. Korelacije su pozitivne kada njihove vrijednosti rastu zajedno, a kada se njihove vrijednosti smanjuju, one postaju negativne. Postoje tri moguće vrijednosti u korelaciji: 1 je za savršenu pozitivnu korelaciju; 0 predstavlja da nema korelacije; i -1 je za savršenu negativnu korelaciju. Ove vrijednosti pokazuju koliko je dobra korelacija.
Postoje dvije vrste korelacija: bivarijat i djelomična korelacija. Bivarirajuća korelacija 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, uz uklanjanje slučajnih varijabli kontrolnih skupova.
Vrste korelacija
Bivarirajuća korelacija pomaže u jednostavnim hipotezama - testiranju udruživanja i kauzalnosti. Obično se koristi da bi se vidjelo jesu li varijable međusobno povezane - obično mjeri kako se te dvije varijable mijenjaju zajedno u isto vrijeme. Svrha analize bivarijata je daleko deskriptivna; to je kada istodobno ispituju višestruke veze između više varijabli. Primjer bivarijate korelacije je duljina i širina objekta. Bivarirajuća korelacija pomaže razumjeti i predvidjeti rezultat varijable Y kada je X varijabla proizvoljna ili kada je bilo koja od varijabli teško mjerljiva. Da bi se mogla mjeriti bivarijantna korelacija, mogu se izvoditi različiti testovi, uključujući Pearsonov proizvod-Moment Correlation test, scatterplot i Kendallov tau-b test. Rezultati ispitivanja ove korelacije obično se prikazuju u matrici korelacije.
Parcijalna korelacija odnosi se na odnos između dvije varijable kada se uklone učinci jedne ili više povezanih varijabli. Najbolje se koristi za višestruku regresiju. To je metoda koja se koristi za opisivanje odnosa između dviju varijabli uz uklanjanje posljedica neke druge varijable ili više unutar odnosa. Prikuplja varijable kako bi se moglo zaključiti da je među njima kolektivno ponašanje. Djelomična korelacija korisna je za otkrivanje lažnih veza i otkrivanje skrivenih odnosa. Primjer parcijalne korelacije je odnos između visine i težine, dok kontrolira dob.
Ultimatum
Razlika između bivarijate korelacije i parcijalne korelacije je da se bivarirajuća korelacija koristi za dobivanje korelacijskih koeficijenata, u osnovi, opisuje mjeru odnosa između dvije linearne varijable, dok se parcijalna korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije nakon kontroliranja jedne ili više varijabli.
Sažetak:
-
U statistici postoje dvije vrste korelacija: bivarijatska korelacija i djelomična korelacija.
-
Korelacija se odnosi na stupanj i smjer povezivanja varijabilnih fenomena - u osnovi je koliko se dobro može predvidjeti od drugih.
-
Postoje dvije vrste korelacija: bivarijat i djelomična korelacija. Bivarirajuća korelacija 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, uz uklanjanje slučajnih varijabli kontrolnih skupova.
- Razlika između bivarijate korelacije i parcijalne korelacije je da bivarirajuća korelacija se koristi za dobivanje korelacijskih koeficijenata, što u osnovi opisuje mjeru odnosa između dvije linearne varijable, dok se parcijalna korelacija koristi za dobivanje koeficijenata korelacije nakon kontroliranja jedne ili više varijabli.
