Perbezaan antara korelasi bivariat dan separa
- 4501
- 1085
- Stuart Kovacek
Bivariate vs korelasi separa
Dalam statistik, terdapat dua jenis korelasi: korelasi bivariat dan korelasi separa. Korelasi merujuk kepada tahap dan arah persatuan fenomena pembolehubah - pada dasarnya adalah seberapa baik seseorang dapat diramalkan dari yang lain. Ia adalah hubungan yang dikongsi dua pembolehubah; Ia mungkin negatif, positif, atau curvilinear. Ia diukur dan dinyatakan menggunakan skala angka. Korelasi positif apabila nilai mereka meningkat bersama -sama, dan apabila nilai mereka berkurangan, mereka menjadi negatif. Terdapat tiga nilai yang mungkin dalam korelasi: 1 adalah untuk korelasi positif yang sempurna; 0 mewakili bahawa tiada korelasi; dan -1 adalah untuk korelasi negatif yang sempurna. Nilai -nilai ini menunjukkan betapa baiknya korelasi.
Terdapat dua jenis korelasi: bivariate dan korelasi separa. Korelasi bivariate merujuk kepada analisis kepada dua pembolehubah, sering dilambangkan sebagai x dan y - terutamanya untuk tujuan menentukan hubungan empirikal yang mereka ada. Sebaliknya, korelasi separa mengukur tahap antara dua pembolehubah rawak, dengan kesan satu set mengawal pembolehubah rawak dikeluarkan.
Jenis korelasi
Korelasi bivariat membantu dalam pengujian hipotesis yang mudah dan kausalitas. Ia biasanya digunakan untuk melihat sama ada pembolehubah berkaitan dengan satu sama lain - biasanya ia mengukur bagaimana kedua -dua pembolehubah itu berubah bersama pada masa yang sama. Tujuan analisis bivariate adalah di luar deskriptif; Ia adalah apabila pelbagai hubungan antara pelbagai pembolehubah diperiksa secara serentak. Contoh korelasi bivariat adalah panjang dan lebar objek. Korelasi bivariate membantu memahami dan meramalkan hasil pembolehubah y apabila pemboleh ubah x sewenang -wenangnya atau ketika salah satu pembolehubah sukar untuk diukur. Untuk dapat mengukur korelasi bivariat, ujian yang berbeza boleh dijalankan, termasuk ujian korelasi momen produk Pearson, scatterplot, dan ujian tau-b Kendall. Hasil ujian korelasi ini biasanya dipaparkan dalam matriks korelasi.
Korelasi separa merujuk kepada hubungan antara dua pembolehubah apabila kesan satu atau lebih pembolehubah yang berkaitan dikeluarkan. Ia lebih baik digunakan dalam pelbagai regresi. Ini adalah kaedah yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua pembolehubah sambil menghilangkan kesan pembolehubah lain atau lebih dalam hubungan. Ia mengumpul pembolehubah untuk dapat menyimpulkan bahawa tingkah laku kolektif adalah antara mereka. Korelasi separa berguna untuk mengungkap hubungan palsu, dan mengesan hubungan tersembunyi juga. Contoh korelasi separa adalah hubungan antara ketinggian dan berat seseorang, sambil mengawal umur.
Ultimatum
Perbezaan antara korelasi bivariat dan korelasi separa adalah bahawa korelasi bivariate digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi, pada dasarnya, menggambarkan ukuran hubungan antara dua pembolehubah linear, manakala korelasi separa digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi selepas mengawal untuk satu atau lebih pembolehubah.
Ringkasan:
-
Dalam statistik, terdapat dua jenis korelasi: korelasi bivariat dan korelasi separa.
-
Korelasi merujuk kepada tahap dan arah persatuan fenomena pembolehubah - pada dasarnya adalah seberapa baik seseorang dapat diramalkan dari yang lain.
-
Terdapat dua jenis korelasi: bivariate dan korelasi separa. Korelasi bivariate merujuk kepada analisis kepada dua pembolehubah, sering dilambangkan sebagai x dan y - terutamanya untuk tujuan menentukan hubungan empirikal yang mereka ada.
-
Sebaliknya, korelasi separa mengukur tahap antara dua pembolehubah rawak, dengan kesan satu set mengawal pembolehubah rawak dikeluarkan.
- Perbezaan antara korelasi bivariat dan korelasi separa adalah bahawa korelasi bivariate digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi, pada dasarnya menggambarkan ukuran hubungan antara dua pembolehubah linear, manakala korelasi separa digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi selepas mengawal untuk satu atau lebih pembolehubah.