Dvourozměrná vs částečná korelace: Rozdíl a srovnání

Korelace jsou ve statistice klasifikovány do dvou forem, tj. na bivariační a parciální korelace. Korelace je rozsah a směr asociace dvou proměnných – jinými slovy, jak efektivně lze odvodit jednu od druhé.

Sdílené vztahy mezi dvěma proměnnými mohou být pozitivní, optimistické nebo křivočaré. K jejímu měření a vyjádření se používají číselné stupnice. Říká se, že korelace jsou pozitivní, když rostou současně, a negativní, když jejich hodnota klesá.

Key Takeaways

1. Dvourozměrná korelace zkoumá vztah mezi dvěma proměnnými, zatímco částečná korelace posuzuje souvislost po kontrole jedné nebo více proměnných.
2. Dvourozměrná korelace může být ovlivněna matoucími faktory, ale částečná korelace odstraňuje jejich vliv a poskytuje jasnější pohledy.
3. Částečná korelace je složitější na výpočet a interpretaci než bivariační korelace, což vyžaduje další statistické techniky.

Dvourozměrná vs částečná korelace

Bivariate korelace je statistická metoda používaná k měření síly a směru lineárního vztahu mezi dvěma proměnnými. Částečná korelace je statistická metoda používaná k měření vztahu mezi dvěma proměnnými při kontrole účinků některých proměnných.

Dvourozměrná korelace se používá k identifikaci, zda spolu dvě proměnné souvisí, či nikoli. Posuzuje, jak se proměnné současně mění.

Vyšetření pomocí bivariační metody pomáhá tím, že zkoumá více prvků současně. Tato analýza se snaží určit lineární vztah mezi dvěma proměnnými.

Částečná korelace se liší od dvourozměrné; odstraní nadbytečnou proměnnou pro vyjádření korelace mezi dvěma proměnnými. Tato metoda pomáhá vypočítat korelaci mezi proměnnými tím, že zvýrazní vliv třetí proměnné.

V mnohonásobné regresi může fungovat obdivuhodně. V rámci tohoto typu korelace se shromažďují cenná data k odhalení skrytých vazeb a identifikaci korelací.

Srovnávací tabulka

Parametr srovnání	Dvourozměrná korelace	Částečná korelace
Definice	Měří vztah po kontrole ostatních proměnných	Měří vztah po kontrole ostatních proměnných
Opatření	Dvě proměnné.	Stupeň ostatních proměnných
Proměnné	Často označované jako X a Y	Dvě náhodné proměnné, jako X a Y, X a Z nebo Y a Z
Symbol	Pearsonovo „r“ (R)	rYX.W
Slouží k získání	Používá se k získání korelačního koeficientu, který popisuje míru vztahu mezi dvěma lineárními proměnnými	Používá se k získání korelačních koeficientů po kontrole jedné nebo více proměnných

Co je bivariační korelace?

Bivariační korelace je vhodná pro hodnocení jednoduchých předpokladů vazby a kauzality. Bivariační analýza jde v popisu dále; zkoumá četné vztahy mezi více proměnnými současně.

Délka a šířka objektu jsou dva příklady dvourozměrné asociace.

Je-li jedna proměnná libovolná nebo je-li kterákoli z těchto proměnných obtížně měřitelná, může bivariační korelace pomoci pochopit a předvídat výsledek jiných proměnných.

Dvourozměrnou korelaci lze měřit pomocí různých testů, jako je bodový graf a Pearsonův test korelace produktu a momentu. K reprezentaci testovacích zjištění této korelace se používá korelační matice.

Korelace je jediná hodnota mezi -1 a +1, která odráží intenzitu vazby nebo společného výskytu mezi dvěma proměnnými.

Tato statistika, která kvantifikuje sílu vazby, je známá jako korelační koeficient a je běžně symbolizována písmenem „r“.

Pearsonův korelační koeficient produkt-moment je druhý název pro korelační koeficient mezi dvěma proměnnými na spojité úrovni.

Kladná hodnota r označuje kladné spojení mezi dvěma proměnnými (čím excelentnější A, tím výbornější B). Naproti tomu záporná hodnota r označuje negativní vztah (čím větší A, tím menší B).

Hodnota korelace 0 nevykazuje žádný vztah mezi složkami. Korelace jsou na druhé straně omezeny na lineární vztahy mezi proměnnými. Nelineární vztah může existovat, i když je korelační koeficient nulový.

Co je to částečná korelace?

Když je z rovnice odstraněn vliv souvisejících proměnných, korelace mezi dvěma proměnnými se nazývá parciální korelace. Ve vícenásobné regresi si vede obdivuhodně.

Je to technika pro vysvětlení vztahu mezi nezávislý proměnné a přitom ignorovat dopad jiné proměnné uvnitř vztahu.

Shromažďuje proměnné, aby zjistil, zda vykazují kolektivní chování či nikoli. Částečná korelace je užitečná při odhalování skrytých souvislostí a odhalování klamných korelací.

Vztah mezi hmotností a výškou osoby po kontrole hodnoty věku ilustruje částečnou korelaci.

Předpokládejme, že chceme určit, jak silný je vztah mezi dvěma proměnnými, které nás zajímají, pomocí jejich korelačního koeficientu. V takovém případě poskytne zavádějící výsledky, pokud existuje ještě jedna proměnná, která je záhadnou proměnnou a číselně souvisí s oběma zájmovými proměnnými.

Řízení ovlivňující proměnné, které se provádí výpočtem parciálního korelačního koeficientu, může pomoci vyhnout se zavádějícím údajům.

To je důvod, proč vícenásobná regrese zahrnuje další proměnné na pravé straně; zatímco četná regrese poskytuje výsledky, které nejsou zkreslené, pokud jde o velikost dopadu, neposkytne číselnou hodnotu pro množství vztahu mezi dvěma proměnnými, které nás zajímají.

Částečná korelace má hodnotu mezi –1 a 1. Hodnota –1 označuje ideální negativní korelaci kontrolující specifické proměnné, 1 označuje perfektní kladný lineární vztah a 0 označuje absenci lineárního vztahu.

Hlavní rozdíly mezi bivariační a parciální korelací

1. Dvourozměrná korelace určuje, zda jsou dvě proměnné spojeny nebo ne. Částečná korelace se na druhé straně používá ke kvantifikaci vztahu po korekci na jiné proměnné.
2. Dvourozměrná korelace je měření nebo analýza dvou proměnných. Částečná korelace však hodnotí míru přítomnosti dalších faktorů.
3. Proměnné jako X a Y se často používají v bivariační korelaci. Částečná korelace zahrnuje použití náhodných proměnných, jako jsou X a Y, X a Z nebo Y a Z.
4. Symbol pro bivariační korelaci je Pearsonovo 'r' (R) a pro částečnou korelaci je to 'rYX.W'.
5. Dvourozměrná korelace se používá k výpočtu korelačního koeficientu, který poskytuje míru vazby mezi dvěma lineárními proměnnými. Po úpravě pro jednu nebo více proměnných se k získání korelačních koeficientů použije částečná korelace.

Reference

1. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
2. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02

Poslední aktualizace: 13. července 2023