Erinevused kahe variandi ja osalise korrelatsiooni vahel

Bivariaat vs osaline korrelatsioon

Statistikas on kahte tüüpi korrelatsioone: kahe muutujaga korrelatsioon ja osaline korrelatsioon. Korrelatsioon viitab muutuvate nähtuste assotsieerumise astmele ja suunale - põhimõtteliselt on teada, kui hästi saab ühte teisest ette ennustada. See on seos, mida kaks muutujat jagavad; see võib olla negatiivne, positiivne või kõverjooneline. Seda mõõdetakse ja väljendatakse numbriliste skaalade abil. Korrelatsioonid on positiivsed, kui nende väärtused suurenevad koos ja kui nende väärtused vähenevad, muutuvad need negatiivseks. Korrelatsioonis on kolm võimalikku väärtust: 1 on täiusliku positiivse korrelatsiooni jaoks; 0 tähistab, et korrelatsiooni pole; ja -1 on täiusliku negatiivse korrelatsiooni jaoks. Need väärtused näitavad, kui hea korrelatsioon on.

Korrelatsioone on kahte tüüpi: kahe- ja osaline korrelatsioon. Kahevariandiline korrelatsioon viitab analüüsile kahele muutujale, mida sageli tähistatakse kui X ja Y - peamiselt nende empiirilise seose kindlaksmääramiseks. Teisest küljest mõõdab osaline korrelatsioon kahe juhusliku muutuja vahelist astet, eemaldades juhuslike muutujate kontrollimise komplekti..

Korrelatsioonide tüübid

Kahevariandiline korrelatsioon on abiks assotsiatsiooni ja põhjuslikkuse seose hüpoteeside testimisel. Seda kasutatakse tavaliselt selleks, et näha, kas muutujad on üksteisega seotud - tavaliselt mõõdab see, kuidas need kaks muutujat korraga muutuvad. Kahevariandilise analüüsi eesmärk pole kirjeldav; see on siis, kui samaaegselt uuritakse mitmete muutujate vahelisi suhteid. Kahevariandilise korrelatsiooni näide on objekti pikkus ja laius. Kahevariandiline korrelatsioon aitab Y-muutuja tulemust mõista ja ennustada, kui X-muutuja on meelevaldne või kui mõlemat muutujat on raske mõõta. Kahevariandilise korrelatsiooni mõõtmiseks võib läbi viia erinevaid teste, sealhulgas Pearsoni toote-hetke korrelatsioonikatse, hajumisgraafik ja Kendalli tau-b-test. Selle korrelatsiooni testi tulemused kuvatakse tavaliselt korrelatsioonimaatriksis.

Osaline korrelatsioon viitab kahe muutuja vahelisele seosele, kui ühe või mitme seotud muutuja mõju eemaldatakse. Seda saab kõige paremini kasutada mitme regressioonina. See on meetod, mida kasutatakse kahe muutuja vahelise seose kirjeldamiseks, eemaldades samal ajal suhtest mõne muu või enama muutuja mõju. See kogub muutujaid, et järeldada, et nende seas on ka kollektiivne käitumine. Osaline korrelatsioon on kasulik võltssuhete avastamiseks ja ka varjatud suhete avastamiseks. Osalise korrelatsiooni näide on inimese pikkuse ja raskuse suhe, kontrollides samal ajal vanust.

Ultimaatum

Kahesuunalise korrelatsiooni ja osalise korrelatsiooni erinevus seisneb selles, et kahe muutujaga korrelatsiooni kasutatakse korrelatsioonikoefitsientide saamiseks, põhimõtteliselt kahe lineaarse muutuja vahelise seose kirjeldamiseks, samas kui osalist korrelatsiooni kasutatakse korrelatsioonikoefitsientide saamiseks pärast ühe või mitme muutuja kontrollimist..

Kokkuvõte:

1. Statistikas on kahte tüüpi korrelatsioone: kahe muutujaga korrelatsioon ja osaline korrelatsioon.

2. Korrelatsioon viitab muutuvate nähtuste assotsieerumise astmele ja suunale - põhimõtteliselt on see, kui hästi saab ühte teisest ette ennustada.

3. Korrelatsioone on kahte tüüpi: kahe- ja osaline korrelatsioon. Kahevariandiline korrelatsioon viitab analüüsile kahele muutujale, mida sageli tähistatakse kui X ja Y - peamiselt nende empiirilise seose kindlaksmääramiseks.

4. Teisest küljest mõõdab osaline korrelatsioon kahe juhusliku muutuja vahelist astet, eemaldades juhuslike muutujate kontrollimise komplekti..

5. Erinevus kahevariandilise korrelatsiooni ja osalise korrelatsiooni vahel on see, et korrelatsioonikoefitsientide saamiseks kasutatakse kahekorruselist korrelatsiooni, kirjeldades põhimõtteliselt kahe lineaarse muutuja vahelise seose suurust, samas kui osalist korrelatsiooni kasutatakse korrelatsioonikoefitsientide saamiseks pärast ühe või mitme muutuja kontrollimist..