Razlika Između Povezanosti I Korelacije

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-16 08:39

Asocijacija vs korelacija

Asocijacija i korelacija dvije su metode objašnjavanja povezanosti dviju statističkih varijabli. Asocijacija se odnosi na općenitiji pojam, a korelacija se može smatrati posebnim slučajem asocijacije, gdje je odnos između varijabli linearne prirode.

Što je udruženje?

Statistički pojam asocijacija definiran je kao odnos između dvije slučajne varijable što ih čini statistički ovisnima. Odnosi se na općeniti odnos bez spominjavanja specifičnosti odnosa i nije nužno biti uzročno-posljedičnim odnosom.

Mnoge statističke metode koriste se za utvrđivanje povezanosti dviju varijabli. Pearsonov koeficijent korelacije, omjer vjerojatnosti, korelacija udaljenosti, Goodmanova i Kruskalova Lambda i Spearmanova rho (ρ) nekoliko su primjera.

Što je korelacija?

Korelacija je mjera snage odnosa između dvije varijable. Koeficijent korelacije kvantificira stupanj promjene jedne varijable na temelju promjene druge varijable. U statistici je korelacija povezana s konceptom ovisnosti, što je statistički odnos između dvije varijable

Pearsonov koeficijent korelacije ili samo koeficijent korelacije r vrijednost je između -1 i 1 (-1≤r≤ + 1). To je najčešće korišteni koeficijent korelacije i vrijedi samo za linearni odnos između varijabli. Ako je r = 0, ne postoji veza, a ako je r≥0, relacija je izravno proporcionalna; vrijednost jedne varijable raste s porastom druge. Ako je r≤0, odnos je obrnuto proporcionalan; jedna varijabla se smanjuje kako se druga povećava.

Zbog uvjeta linearnosti, koeficijent korelacije r također se može koristiti za utvrđivanje prisutnosti linearnog odnosa između varijabli.

Spearmanov koeficijent korelacije ranga i Kendrallov koeficijent korelacije ranga mjere snagu odnosa, isključujući linearni faktor. Razmatraju u kojoj se mjeri jedna varijabla povećava ili smanjuje s drugom. Ako se obje varijable zajedno povećavaju, koeficijent će biti pozitivan, a ako se jedna varijabla poveća, a druga smanji, vrijednost koeficijenta bit će negativna.

Koeficijenti korelacije ranga koriste se samo za utvrđivanje tipa veze, ali ne i za detaljno istraživanje poput Pearsonovog koeficijenta korelacije. Također se koriste za smanjenje proračuna i učinke rezultata neovisnijima o nenormalnosti razmatranih raspodjela.

Koja je razlika između pridruživanja i korelacije?

• Udruživanje se odnosi na opći odnos između dvije slučajne varijable, dok se korelacija odnosi na više ili manje linearni odnos između slučajnih varijabli.

• Udruživanje je koncept, ali korelacija je mjera povezanosti i matematički alati su predviđeni za mjerenje veličine korelacije.

• Pearsonov koeficijent korelacije trenutka proizvoda utvrđuje prisutnost linearnog odnosa i određuje prirodu odnosa (jesu li proporcionalni ili obrnuto proporcionalni).

• Koeficijenti korelacije ranga koriste se samo za određivanje prirode veze, isključujući linearnost relacije (može biti linearna, ali ne mora, ali će reći hoće li se varijable zajedno povećavati, zajedno smanjivati ili se jedna povećava dok se druga smanjuje ili obratno).