Rozdiely medzi bivariatom a čiastočnou koreláciou

Bivariate vs. čiastočná korelácia

V štatistike existujú dva typy korelácií: bivariačná korelácia a parciálna korelácia. Korelácia sa týka stupňa a smeru združovania premenlivých javov - v zásade je to, ako dobre možno jeden predpovedať od druhého. Je to vzťah, ktorý zdieľajú dve premenné; môže byť negatívny, pozitívny alebo krivočiary. Meria sa a vyjadruje pomocou číselných mierok. Korelácie sú pozitívne, keď sa ich hodnoty spolu zvyšujú a keď sa ich hodnoty znižujú, stávajú sa negatívnymi. V korelácii sú tri možné hodnoty: 1 je pre perfektnú pozitívnu koreláciu; 0 predstavuje, že neexistuje žiadna korelácia; a -1 je pre perfektnú negatívnu koreláciu. Tieto hodnoty ukazujú, aká dobrá korelácia je.

Existujú dva typy korelácií: bivariačné a parciálne korelácie. Bivariačná korelácia sa týka analýzy na dve premenné, často označované ako X a Y - hlavne na účely určenia empirického vzťahu, ktorý majú. Na druhej strane, čiastočná korelácia meria stupeň medzi dvoma náhodnými premennými, s účinkom odstránenia súboru kontrolných náhodných premenných.

Typy korelácií

Bivariačná korelácia je užitočná pri jednoduchých hypotézach - testovaní asociácie a kauzality. Zvyčajne sa používa na zistenie, či sú premenné navzájom prepojené - zvyčajne sa meria vzájomná zmena týchto dvoch premenných. Účel bivariačnej analýzy nie je popisný; je to vtedy, keď sa skúmajú viaceré vzťahy medzi viacerými premennými súčasne. Príkladom bivariačnej korelácie je dĺžka a šírka objektu. Bivariačná korelácia pomáha pochopiť a predpovedať výsledok premennej Y, keď je premenná X ľubovoľná alebo ak je ťažké premeniť niektorú z premenných. Aby bolo možné zmerať bivariačnú koreláciu, je možné vykonať rôzne testy vrátane testu Pearson Product-Moment Correlation, Scatterplot a Kendall's tau-b test. Výsledky testu tejto korelácie sa bežne zobrazujú v korelačnej matici.

Čiastočná korelácia sa týka vzťahu medzi dvoma premennými, keď sa odstránia účinky jednej alebo viacerých príbuzných premenných. Najlepšie sa používa pri viacnásobnej regresii. Je to metóda, ktorá sa používa na opis vzťahu medzi dvoma premennými, pričom sa odstránia účinky inej alebo viacerých premenných vo vzťahu. Zhromažďuje premenné, aby bolo možné vyvodiť záver, že kolektívne správanie je medzi nimi. Čiastočná korelácia je užitočná na odhalenie falošných vzťahov a tiež na odhalenie skrytých vzťahov. Príkladom čiastočnej korelácie je vzťah medzi výškou a hmotnosťou človeka pri kontrole veku.

ultimatum

Rozdiel medzi bivariačnou koreláciou a čiastočnou koreláciou spočíva v tom, že bivariátna korelácia sa používa na získanie korelačných koeficientov, pričom v zásade sa opisuje miera vzťahu medzi dvoma lineárnymi premennými, zatiaľ čo čiastočná korelácia sa používa na získanie korelačných koeficientov po kontrole jednej alebo viacerých premenných..

Zhrnutie:

1. V štatistike existujú dva typy korelácií: bivariačná korelácia a parciálna korelácia.

2. Korelácia sa vzťahuje na stupeň a smer asociácie premenlivých javov - v podstate je to, ako dobre možno jeden predpovedať od druhého.

3. Existujú dva typy korelácií: bivariačné a parciálne korelácie. Bivariačná korelácia odkazuje na analýzu na dve premenné, často označované ako X a Y - hlavne na účely stanovenia empirického vzťahu, ktorý majú.

4. Na druhej strane, čiastočná korelácia meria stupeň medzi dvoma náhodnými premennými, s účinkom odstránenia súboru kontrolných náhodných premenných.

5. Rozdiel medzi bivariačnou koreláciou a čiastočnou koreláciou spočíva v tom, že bivariačná korelácia sa používa na získanie korelačných koeficientov, pričom sa v zásade opisuje miera vzťahu medzi dvoma lineárnymi premennými, zatiaľ čo čiastočná korelácia sa používa na získanie korelačných koeficientov po kontrole jednej alebo viacerých premenných..