Ero assosiaation ja korrelaation välillä

Yhdistys vs. korrelaatio

Assosiaatio ja korrelaatio ovat kaksi tapaa selittää kahden tilastollisen muuttujan välinen suhde. Assosiaatio viittaa yleisempiin termiin ja korrelaatiota voidaan pitää assosiaation erityistapauksena, jossa suhde muuttujien välillä on luonteeltaan lineaarinen.

Mikä on yhdistys?

Tilastollinen termi assosiaatio määritellään kahden satunnaismuuttujan väliseksi suhteeksi, joka tekee niistä tilastollisesti riippuvaisia. Se viittaa pikemminkin yleiseen suhteeseen ilman mainitun suhteen yksityiskohtia, eikä syy-suhteen ole välttämätöntä olla.

Kahden muuttujan välisen assosiaation määrittämiseen käytetään monia tilastollisia menetelmiä. Pearsonin korrelaatiokerroin, kertoimen suhde, etäisyyskorrelaatio, Goodmanin ja Kruskalin lambda ja Spearmanin rho (ρ) ovat muutamia esimerkkejä.

Mikä on korrelaatio?

Korrelaatio on mittari kahden muuttujan välisen suhteen vahvuudesta. Korrelaatiokerroin määrittelee yhden muuttujan muutosasteen toisen muuttujan muutoksen perusteella. Tilastoissa korrelaatio on kytketty riippuvuuden käsitteeseen, joka on kahden muuttujan välinen tilastollinen suhde

Pearsonin korrelaatiokerroin tai vain korrelaatiokerroin r on arvo välillä -1 ja 1 (-1≤r≤ + 1). Se on yleisimmin käytetty korrelaatiokerroin ja pätevä vain muuttujien väliseen lineaariseen suhteeseen. Jos r = 0, suhdetta ei ole, ja jos r≥0, suhde on suoraan verrannollinen; yhden muuttujan arvo kasvaa toisen kasvaessa. Jos r≤0, suhde on käänteisesti verrannollinen; yksi muuttuja pienenee, kun toinen kasvaa.

Lineaarisuusedellytysten takia korrelaatiokerrointa r ​​voidaan käyttää myös määrittämään lineaarinen suhde muuttujien välillä.

Spearmanin korrelaatiokerroin ja Kendrallin korrelaatiokerroin mittaavat suhteen vahvuuden, lineaarikerrointa lukuun ottamatta. He arvioivat, missä määrin yksi muuttuja kasvaa tai pienenee toisen kanssa. Jos molemmat muuttujat kasvavat yhdessä, kerroin tulee positiiviseksi ja jos toinen muuttuja kasvaa, kun taas toinen pienenee, kertoimen arvo tulee olemaan negatiivinen.

Järjestyskorrelaatiokertoimia käytetään vain suhteen tyypin määrittämiseen, mutta ei tutkittavaksi yksityiskohtaisesti, kuten Pearsonin korrelaatiokerrointa. Niitä käytetään myös vähentämään laskelmia ja tekemään tuloksista enemmän riippumattomia tarkasteltujen jakaumien ei-normaalisuudesta.

Mikä on ero assosiaatio ja korrelaatio??

• Assosiaatio viittaa kahden satunnaismuuttujan väliseen yleiseen suhteeseen, kun taas korrelaatio viittaa enemmän tai vähemmän lineaariseen suhteeseen satunnaismuuttujien välillä..

• Assosiaatio on käsite, mutta korrelaatio on assosiaation mitta ja tarjotaan matemaattiset työkalut korrelaation suuruuden mittaamiseksi..

• Pearsonin tuotemomenttikorrelaatiokerroin määrittää lineaarisen suhteen olemassaolon ja määrittelee suhteen luonteen (ovatko ne suhteellisia vai käänteisesti verrannollisia).

• Sijoituskorrelaatiokertoimia käytetään määrittämään vain suhteen luonne, lukuun ottamatta suhteen lineaarisuutta (se voi olla tai ei ole lineaarinen, mutta se kertoo, kasvavatko muuttujat yhdessä, pienenevätkö yhdessä vai lisääkö yksi, kun taas toinen vähenee tai päinvastoin).