Forskelle mellem bivariat og delvis korrelation

Bivariat vs delvis korrelation

I statistikker er der to typer korrelationer: den bivariate korrelation og den delvise korrelation. Korrelation refererer til graden og sammenhængsretningen af ​​variable fænomener - det er dybest set, hvor godt man kan forudsige det andet. Det er forholdet, som to variabler deler; det kan være negativt, positivt eller krøllet. Det måles og udtrykkes ved hjælp af numeriske skalaer. Korrelationer er positive, når deres værdier stiger sammen, og når deres værdier falder, bliver de negative. Der er tre mulige værdier i en korrelation: 1 er for en perfekt positiv korrelation; 0 repræsenterer, at der ikke er nogen sammenhæng; og -1 er for en perfekt negativ korrelation. Disse værdier viser, hvor god korrelation er.

Der er to typer sammenhænge: bivariatet og den delvise sammenhæng. Den bivariate korrelation refererer til analysen til to variabler, ofte betegnet som X og Y - hovedsageligt med det formål at bestemme det empiriske forhold, de har. På den anden side måler den delvise korrelation graden mellem to tilfældige variabler med virkningen af ​​et sæt kontrollerende tilfældige variabler fjernet.

Typer af korrelationer

En bivariat korrelation er nyttig ved simpel hypotesetestning af tilknytning og årsagssammenhæng. Det bruges ofte til at se, om variablerne er relateret til hinanden - normalt måler det, hvordan disse to variabler ændres sammen på samme tid. Formålet med en bivariat analyse er hinsides beskrivende. det er, når flere relationer mellem flere variabler undersøges samtidigt. Et eksempel på bivariat korrelation er længden og bredden af ​​et objekt. Bivariat korrelation hjælper med at forstå og forudsige resultatet af Y-variablen, når X-variablen er vilkårlig, eller når en af ​​variablerne er svære at måle. For at kunne måle en bivariat korrelation kan der udføres forskellige test, herunder Pearson Product-Moment Correlation-test, scatterplot og Kendalls tau-b-test. Testresultaterne af denne korrelation vises almindeligvis i en korrelationsmatrix.

Partiel korrelation henviser til forholdet mellem to variabler, når virkningerne af en eller flere relaterede variabler fjernes. Det bruges bedst i multiple regression. Det er en metode, der bruges til at beskrive forholdet mellem to variabler, mens effekten af ​​en anden variabel eller mere fjernes i et forhold. Den samler variabler for at kunne konkludere, at en kollektiv adfærd er blandt dem. Delvis sammenhæng er nyttigt til at afdække falske forhold og også at opdage skjulte forhold. Et eksempel på delvis sammenhæng er forholdet mellem ens højde og vægt, mens man kontrollerer for alder.

ultimatum

Forskellen mellem bivariat korrelation og partiel korrelation er, at bivariat korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter, dybest set, der beskriver målet for forholdet mellem to lineære variabler, mens delvis korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter efter kontrol af en eller flere variabler.

Resumé:

1. I statistikker er der to typer korrelationer: den bivariate korrelation og den delvise korrelation.

2. Korrelation refererer til graden og retningen af ​​sammenhæng mellem variable fænomener - det er dybest set, hvor godt man kan forudsige fra den anden.

3. Der er to typer sammenhænge: bivariatet og den delvise sammenhæng. Den bivariate korrelation refererer til analysen til to variabler, ofte betegnet som X og Y - hovedsageligt med det formål at bestemme det empiriske forhold, de har.

4. På den anden side måler den delvise korrelation graden mellem to tilfældige variabler med virkningen af ​​et sæt kontrollerende tilfældige variabler fjernet.

5. Forskellen mellem bivariat korrelation og delvis korrelation er, at bivariat korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter, dybest set beskriver måling af forholdet mellem to lineære variabler, mens delvis korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter efter kontrol af en eller flere variabler.