Perbezaan antara korelasi bivarian dan parsial Perbezaan Antara

Bivariate vs Correlation Separ

Dalam statistik, terdapat dua jenis korelasi: korelasi bivariate dan korelasi separa. Korelasi merujuk kepada ijazah dan hala tuju persatuan fenomena berubah-ubah - pada asasnya, seberapa baik seseorang boleh diramalkan daripada yang lain. Hubungannya dua pembolehubah; ia mungkin negatif, positif, atau curvilinear. Ia diukur dan dinyatakan menggunakan skala numerik. Korelasi adalah positif apabila nilai mereka meningkat bersama-sama, dan apabila nilai mereka berkurang, 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 baik korelasi itu.

Terdapat dua jenis korelasi: bivariate dan korelasi separa. Hubungan korelasi bivariate merujuk kepada analisis kepada dua pembolehubah, yang sering dilambangkan sebagai X dan Y - terutamanya untuk tujuan menentukan hubungan empirik yang mereka ada. Sebaliknya, korelasi separa mengukur tahap antara dua pemboleh ubah rawak, dengan kesan satu set mengawal pemboleh ubah rawak dikeluarkan.

Jenis korelasi

Satu korelasi bivariate membantu dalam hipotesis mudah-ujian persatuan dan kausalitas. Ia biasanya digunakan untuk melihat sama ada pembolehubah berkaitan dengan satu sama lain - selalunya ia mengukur bagaimana kedua pembolehubah tersebut berubah bersama pada masa yang sama. Tujuan analisis bivariat adalah tidak jelas; ia adalah apabila pelbagai hubungan antara pelbagai pembolehubah diperiksa secara serentak. Satu contoh korelasi bivariat ialah panjang dan lebar objek. Korelasi bivariate membantu memahami dan meramalkan hasil pembolehubah Y apabila pemboleh ubah X sewenang-wenang atau apabila salah satu pembolehubah sukar untuk diukur. Untuk dapat mengukur korelasi bivariate, ujian yang berbeza dapat dijalankan, termasuk ujian Korelasi Produk-Momen Pearson, scatterplot, dan ujian tau-b Kendall. Hasil ujian korelasi ini biasanya dipaparkan dalam matriks korelasi.

Hubungan separa merujuk kepada hubungan antara dua pemboleh ubah apabila kesan satu atau lebih pembolehubah berkaitan dihapuskan. Ia lebih baik digunakan dalam regresi berganda. Ia adalah satu kaedah yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua pembolehubah semasa mengambil kesan pembolehubah lain atau lebih dalam hubungan. Ia mengumpul pembolehubah untuk dapat menyimpulkan bahawa tingkah laku kolektif adalah di antara mereka. Hubungan separa adalah berguna untuk mengungkap hubungan palsu, dan mengesan hubungan tersembunyi juga.Contoh korelasi separa adalah hubungan antara ketinggian dan berat seseorang, sementara mengawal umur.

Ultimatum

Perbezaan antara korelasi bivariat dan korelasi separa adalah bahawa korelasi bivariate digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi, pada dasarnya, menerangkan ukuran hubungan antara dua pembolehubah linear, manakala korelasi separa digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi selepas mengawal untuk satu atau lebih pembolehubah.

Ringkasan:

1. Dalam statistik, terdapat dua jenis korelasi: korelasi bivariate dan korelasi separa.

2. Korelasi merujuk kepada tahap dan hala tuju persatuan fenomena berubah-ubah - pada asasnya, seberapa baik seseorang boleh diramalkan daripada yang lain.

3. Terdapat dua jenis korelasi: bivariate dan korelasi separa. Hubungan korelasi bivariate merujuk kepada analisis kepada dua pembolehubah, yang sering dilambangkan sebagai X dan Y - terutamanya untuk tujuan menentukan hubungan empirik yang mereka ada.

4. Sebaliknya, korelasi separa mengukur tahap antara dua pemboleh ubah rawak, dengan kesan satu set mengawal pemboleh ubah rawak dikeluarkan.

5. Perbezaan antara korelasi bivariat dan korelasi separa adalah bahawa korelasi bivariat digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi, pada asasnya menerangkan ukuran hubungan antara dua pembolehubah linear, manakala korelasi separa digunakan untuk mendapatkan pekali korelasi selepas mengawal untuk satu atau lebih pembolehubah.