Rozdíly mezi bivariaty a částečnou korelací

Bivariate vs. částečná korelace

Ve statistice existují dva typy korelací: bivariační korelace a částečná korelace. Korelace se týká stupně a směru asociace proměnných jevů - v zásadě je to, jak dobře lze předpovědět jeden od druhého. Je to vztah, který sdílejí dvě proměnné; může být negativní, pozitivní nebo křivočarý. Měří se a vyjadřuje pomocí číselných měřítek. Korelace jsou pozitivní, když se jejich hodnoty společně zvyšují a když se jejich hodnoty snižují, stávají se negativními. V korelaci jsou tři možné hodnoty: 1 je pro perfektní pozitivní korelaci; 0 představuje, že neexistuje žádná korelace; a -1 je pro perfektní negativní korelaci. Tyto hodnoty ukazují, jak dobrá korelace je.

Existují dva typy korelací: bivariata a částečná korelace. Bivariační korelace odkazuje na analýzu na dvě proměnné, často označované jako X a Y - hlavně za účelem stanovení empirického vztahu, který mají. Na druhé straně částečná korelace měří stupeň mezi dvěma náhodnými proměnnými, přičemž je odstraněn účinek sady kontrolních náhodných proměnných.

Druhy korelací

Bivariační korelace je užitečná v jednoduchých hypotézách - testování asociace a kauzality. Obvykle se používá k tomu, aby se zjistilo, zda jsou proměnné ve vzájemném vztahu - obvykle měří, jak se tyto dvě proměnné mění současně. Účel bivariační analýzy je nad popisný; to je, když je zkoumáno více vztahů mezi více proměnnými současně. Příkladem bivariační korelace je délka a šířka objektu. Bivariační korelace pomáhá pochopit a předpovídat výsledek proměnné Y, když je proměnná X libovolná nebo pokud je obtížné měřit některou z proměnných. Aby bylo možné měřit korelaci bivariate, lze provést různé testy, včetně testu Pearson Product-Moment Correlation, Scatterplot a Kendall's tau-b test. Výsledky této korelace jsou obvykle zobrazeny v korelační matici.

Částečná korelace označuje vztah mezi dvěma proměnnými, když jsou odstraněny účinky jedné nebo více souvisejících proměnných. Nejlépe se používá při vícenásobné regresi. Jedná se o metodu, která se používá k popisu vztahu mezi dvěma proměnnými, přičemž se odstraní účinky jiné nebo více proměnných ve vztahu. Shromažďuje proměnné, aby bylo možné dospět k závěru, že mezi nimi je kolektivní chování. Částečná korelace je užitečná pro odhalování falešných vztahů a také pro detekci skrytých vztahů. Příkladem částečné korelace je vztah mezi výškou a hmotností člověka při kontrole věku.

Ultimatum

Rozdíl mezi bivariační korelací a parciální korelací je v tom, že bivariační korelace se používá k získání korelačních koeficientů, v zásadě popisuje míru vztahu mezi dvěma lineárními proměnnými, zatímco částečná korelace se používá k získání korelačních koeficientů po kontrole jedné nebo více proměnných.

Souhrn:

1. Ve statistice existují dva typy korelací: bivariační korelace a částečná korelace.

2. Korelace odkazuje na stupeň a směr asociace proměnných jevů - v zásadě je to, jak dobře lze předvídat od druhého.

3. Existují dva typy korelací: bivariata a částečná korelace. Bivariační korelace odkazuje na analýzu na dvě proměnné, často označované jako X a Y - hlavně za účelem stanovení empirického vztahu, který mají.

4. Na druhé straně částečná korelace měří stupeň mezi dvěma náhodnými proměnnými, přičemž je odstraněn účinek sady kontrolních náhodných proměnných.

5. Rozdíl mezi bivariační korelací a parciální korelací je v tom, že bivariační korelace se používá k získání korelačních koeficientů, přičemž v zásadě popisuje míru vztahu mezi dvěma lineárními proměnnými, zatímco částečná korelace se používá k získání korelačních koeficientů po kontrole jedné nebo více proměnných..