Las correlaciones se clasifican en dos formas en estadística, es decir, correlaciones bivariadas y parciales. La correlación es el alcance y la dirección de la asociación de dos variables; en otras palabras, la eficacia con la que se puede descifrar una a partir de la otra.
Las relaciones compartidas entre dos variables pueden ser positivas, optimistas o curvilíneas. Para medirlo y expresarlo se utilizan escalas numéricas. Se dice que las correlaciones son positivas cuando aumentan simultáneamente y negativas cuando su valor disminuye.
Puntos clave
- La correlación bivariada examina la relación entre dos variables, mientras que la correlación parcial evalúa la conexión después de controlar una o más variables.
- La correlación bivariada puede verse afectada por factores de confusión, pero la correlación parcial elimina su influencia para proporcionar información más clara.
- La correlación parcial es más compleja de calcular e interpretar que la correlación bivariada y requiere técnicas estadísticas adicionales.
Correlación bivariada vs parcial
Bivariable correlación es un método estadístico utilizado para medir la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. La correlación parcial es un método estadístico utilizado para medir la relación entre dos variables mientras se controlan los efectos de algunas variables.
Se aplica una correlación bivariada para identificar si dos variables están relacionadas o no. Evalúa cómo cambian las variables al mismo tiempo.
Un examen a través del método bivariado ayuda al explorar múltiples elementos simultáneamente. Este análisis trata de señalar la relación lineal entre dos variables.
La correlación parcial difiere de la bivariada; elimina la variable adicional para indicar la correlación entre dos variables. Este método ayuda a calcular la correlación entre variables eliminando la influencia de la tercera variable.
Puede funcionar admirablemente en regresión múltiple. Bajo este tipo de correlación, se acumulan datos valiosos para descubrir vínculos ocultos e identificar correlaciones.
Tabla de comparación
¿Qué es la correlación bivariada?
Una correlación bivariada es apropiada para evaluar supuestos simples de vinculación y causalidad. Un análisis bivariado va más allá en la descripción; examina numerosas relaciones entre múltiples variables simultáneamente.
La longitud y el ancho de un objeto son dos ejemplos de asociación bivariada.
Cuando una variable es arbitraria, o cualquiera de las variables es difícil de medir, la correlación bivariada puede ayudar a comprender y anticipar el resultado de otras variables.
Una correlación bivariada se puede medir utilizando una variedad de pruebas, como el diagrama de dispersión y la prueba de correlación producto-momento de Pearson. Se utiliza una matriz de correlación para representar los resultados de la prueba de esta correlación.
Una correlación es un valor único entre -1 y +1 que refleja la intensidad del vínculo o la coocurrencia entre dos variables.
Esta estadística, que cuantifica la fuerza del vínculo, se conoce como el coeficiente de correlación y se simboliza comúnmente con la letra 'r'.
El coeficiente de correlación producto-momento de Pearson es el segundo nombre del coeficiente de correlación entre dos variables de nivel continuo.
Un valor positivo de r denota una conexión positiva entre las dos variables (cuanto más excelente A, más excelente B). Por el contrario, un valor negativo de r denota una relación negativa (cuanto mayor sea A, menor será B).
Un valor de correlación de 0 no muestra ninguna relación entre los componentes. Las correlaciones, por otro lado, se limitan a relaciones lineales entre variables. Puede existir una relación no lineal incluso si el coeficiente de correlación es cero.
¿Qué es la correlación parcial?
Cuando la influencia de las variables relacionadas se elimina de la ecuación, la correlación entre dos variables se denomina correlación parcial. Se desempeña admirablemente en regresión múltiple.
Es una técnica para explicar la relación entre independientes variables ignorando el impacto de otra variable dentro de la relación.
Acumula variables para determinar si exhiben o no un comportamiento colectivo. La correlación parcial es útil para descubrir conexiones ocultas y detectar correlaciones engañosas.
La relación entre el peso y la altura de una persona después de controlar el valor de la edad ilustra una correlación parcial.
Supongamos que deseamos determinar qué tan fuerte es la relación entre dos variables de interés mediante el uso de su coeficiente de correlación. En ese caso, proporcionará resultados engañosos si hay una variable más, que es una variable desconcertante y está relacionada numéricamente con ambas variables de interés.
El control de la variable de influencia, que se logra mediante el cálculo del coeficiente de correlación parcial, puede ayudar a evitar datos engañosos.
Esta es la razón por la que la regresión múltiple incluye variables adicionales del lado derecho; sin embargo, aunque numerosas regresiones dan resultados que no están sesgados con respecto al tamaño del impacto, no darán un valor numérico para la cantidad de relación entre dos variables de interés.
La correlación parcial tiene un valor entre –1 y 1. El valor –1 denota una correlación negativa ideal controlando por variables específicas, 1 indica una relación lineal positiva perfecta y 0 indica la ausencia de una relación lineal.
Principales diferencias entre correlación bivariada y parcial
- Una correlación bivariada determina si dos variables están conectadas o no. La correlación parcial, por otro lado, se utiliza para cuantificar la relación después de corregir otras variables.
- La correlación bivariada es la medición o el análisis de dos variables. Sin embargo, la correlación parcial evalúa el grado en que están presentes factores adicionales.
- Variables como X e Y se utilizan con frecuencia en la correlación bivariada. La correlación parcial implica el uso de variables aleatorias, como X e Y, X y Z, o Y y Z.
- El símbolo para la correlación bivariada es 'r' (R) de Pearson, y para la correlación parcial, es 'rYX.W'.
- La correlación bivariada se utiliza para calcular el coeficiente de correlación, que proporciona el grado de vínculo entre dos variables lineales. Después de ajustar por una o más variables, se utiliza la correlación parcial para obtener los coeficientes de correlación.
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
Última actualización: 13 julio, 2023
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Emma Smith tiene una maestría en inglés de Irvine Valley College. Ha sido periodista desde 2002, escribiendo artículos sobre el idioma inglés, deportes y derecho. Lee más sobre mí en ella página de biografía.
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