Atšķirības starp divviru un daļēju korelāciju

Bivariat vs daļēja korelācija

Statistikā ir divu veidu korelācijas: divdimensionālā korelācija un daļējā korelācija. Korelācija attiecas uz mainīgo parādību asociācijas pakāpi un virzienu - būtībā ir atkarīgs, cik labi vienu var paredzēt no otra. Divām mainīgajām ir kopīgas attiecības; tā var būt negatīva, pozitīva vai liekta. To mēra un izsaka, izmantojot ciparu skalas. Korelācijas ir pozitīvas, ja to vērtības pieaug kopā, un, kad to vērtības samazinās, tās kļūst negatīvas. Korelācijā ir trīs iespējamās vērtības: 1 ir ideāla pozitīva korelācija; 0 norāda, ka nav korelācijas; un -1 ir ideāla negatīva korelācija. Šīs vērtības parāda, cik laba ir korelācija.

Pastāv divu veidu korelācijas: divdimensiju un daļējā korelācija. Divdimensiju korelācija attiecas uz divu mainīgo lielumu analīzi, ko bieži apzīmē ar X un Y - galvenokārt, lai noteiktu viņu empīriskās attiecības. No otras puses, daļējā korelācija mēra pakāpi starp diviem nejaušiem mainīgajiem, noņemot kontrolējošu nejaušu mainīgo kopu..

Korelāciju veidi

Divdimensiju korelācija ir noderīga vienkāršās hipotēzēs un asociācijas un cēloņsakarības pārbaudē. To parasti izmanto, lai redzētu, vai mainīgie ir savstarpēji saistīti - parasti tas mēra, kā šie abi mainīgie vienlaikus mainās. Divdimensiju analīzes mērķis nav aprakstošs; tas ir tad, kad vienlaikus tiek pārbaudītas vairākas attiecības starp vairākiem mainīgajiem. Divkārtu korelācijas piemērs ir objekta garums un platums. Divdimensiju korelācija palīdz izprast un paredzēt Y mainīgā rezultātu, kad X mainīgais lielums ir patvaļīgs vai kad kādu no mainīgajiem ir grūti izmērīt. Lai varētu izmērīt divdimensiju korelāciju, var veikt dažādus testus, ieskaitot Pīrsona produkta-mirkļa korelācijas testu, izkliedes shēmu un Kendala tau-b testu. Šīs korelācijas testa rezultāti parasti tiek parādīti korelācijas matricā.

Daļēja korelācija attiecas uz saistību starp diviem mainīgiem lielumiem, ja tiek noņemta viena vai vairāku saistītu mainīgo ietekme. Vislabāk to izmantot vairākās regresijās. Tā ir metode, ko izmanto, lai aprakstītu attiecības starp diviem mainīgajiem lielumiem, vienlaikus novēršot cita vai vairāk mainīgo ietekmi attiecībās. Tajā tiek apkopoti mainīgie, lai varētu secināt, ka starp tiem ir kolektīva izturēšanās. Daļēja korelācija ir noderīga, lai atklātu nepatiesas attiecības un atklātu arī slēptās attiecības. Daļējas korelācijas piemērs ir saistība starp cilvēka augumu un svaru, vienlaikus kontrolējot vecumu.

Ultimāts

Atšķirība starp divdimensiju korelāciju un daļēju korelāciju ir tāda, ka divdimensionālo korelāciju izmanto, lai iegūtu korelācijas koeficientus, pamatā, aprakstot attiecības starp diviem lineāriem mainīgajiem lielumiem, savukārt daļēju korelāciju izmanto, lai iegūtu korelācijas koeficientus pēc viena vai vairāku mainīgo kontrolēšanas..

Kopsavilkums:

1. Statistikā ir divu veidu korelācijas: divdimensionālā korelācija un daļējā korelācija.

2. Korelācija attiecas uz mainīgo parādību asociācijas pakāpi un virzienu - būtībā ir atkarīgs, cik labi vienu var paredzēt no otra.

3. Pastāv divu veidu korelācijas: divdimensiju un daļējā korelācija. Divdimensiju korelācija attiecas uz divu mainīgo analīzi, ko bieži apzīmē ar X un Y - galvenokārt, lai noteiktu viņu empīriskās attiecības..

4. No otras puses, daļējā korelācija mēra pakāpi starp diviem nejaušiem mainīgajiem, noņemot kontrolējošu nejaušu mainīgo kopu..

5. Atšķirība starp divdimensiju korelāciju un daļēju korelāciju ir tāda, ka divdimensionālo korelāciju izmanto, lai iegūtu korelācijas koeficientus, pamatā aprakstot attiecību starp diviem lineāriem mainīgajiem lielumiem, savukārt daļēju korelāciju izmanto, lai iegūtu korelācijas koeficientus pēc viena vai vairāku mainīgo kontrolēšanas..