Les corrélations sont classées en deux formes dans les statistiques, c'est-à-dire les corrélations bivariées et partielles. La corrélation est l'étendue et la direction de l'association de deux variables - en d'autres termes, l'efficacité avec laquelle l'une peut être calculée à partir de l'autre.
Les relations partagées entre deux variables peuvent être positives, optimistes ou curvilignes. Des échelles numériques sont utilisées pour le mesurer et l'exprimer. Les corrélations sont dites positives lorsqu'elles augmentent simultanément et négatives lorsqu'elles diminuent en valeur.
Faits marquants
- La corrélation bivariée examine la relation entre deux variables, tandis que la corrélation partielle évalue la connexion après avoir contrôlé une ou plusieurs variables.
- La corrélation bivariée peut être affectée par des facteurs de confusion, mais la corrélation partielle supprime leur influence pour fournir des informations plus claires.
- La corrélation partielle est plus complexe à calculer et à interpréter que la corrélation bivariée, nécessitant des techniques statistiques supplémentaires.
Corrélation bivariée vs partielle
Bivarié corrélation est une méthode statistique utilisée pour mesurer la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. La corrélation partielle est une méthode statistique utilisée pour mesurer la relation entre deux variables tout en contrôlant les effets de certaines variables.
Une corrélation bivariée est appliquée pour identifier si deux variables sont liées ou non. Il évalue comment les variables changent en même temps.
Un examen par la méthode bivariée aide en explorant plusieurs éléments simultanément. Cette analyse tente de mettre en évidence la relation linéaire entre deux variables.
La corrélation partielle diffère de la bivariée ; il supprime la variable supplémentaire pour signifier la corrélation entre deux variables. Cette méthode permet de calculer la corrélation entre les variables en supprimant l'influence de la troisième variable.
Il peut fonctionner admirablement en régression multiple. Dans ce type de corrélation, des données précieuses sont accumulées pour découvrir des liens cachés et identifier des corrélations.
Tableau de comparaison
Qu'est-ce que la corrélation bivariée ?
Une corrélation bivariée est appropriée pour évaluer des hypothèses simples de lien et de causalité. Une analyse bivariée va plus loin dans la description ; il examine de nombreuses relations entre plusieurs variables simultanément.
La longueur et la largeur d'un objet sont deux exemples d'association bivariée.
Lorsqu'une variable est arbitraire ou que l'une ou l'autre des variables est difficile à mesurer, la corrélation bivariée peut aider à comprendre et à anticiper le résultat d'autres variables.
Une corrélation bivariée peut être mesurée à l'aide de divers tests, tels que le nuage de points et le test de corrélation produit-moment de Pearson. Une matrice de corrélation est utilisée pour représenter les résultats des tests de cette corrélation.
Une corrélation est une valeur unique entre -1 et +1 qui reflète l'intensité du lien ou de la cooccurrence entre deux variables.
Cette statistique, qui quantifie la force du lien, est connue sous le nom de coefficient de corrélation et est généralement symbolisée par la lettre « r ».
Le coefficient de corrélation produit-moment de Pearson est le deuxième nom du coefficient de corrélation entre deux variables de niveau continu.
Une valeur r positive dénote une connexion positive entre les deux variables (plus A est excellent, plus B est excellent). En revanche, une valeur r négative dénote une relation négative (plus A est grand, plus B est mineur).
Une valeur de corrélation de 0 ne montre aucune relation entre les composants. Les corrélations, en revanche, se limitent à des relations linéaires entre variables. Une relation non linéaire peut exister même si le coefficient de corrélation est nul.
Qu'est-ce que la corrélation partielle ?
Lorsque l'influence des variables liées est supprimée de l'équation, la corrélation entre deux variables est appelée corrélation partielle. Il fonctionne admirablement en régression multiple.
C'est une technique pour expliquer la relation entre indépendant variables tout en ignorant l'impact d'une autre variable à l'intérieur de la relation.
Il accumule des variables pour déterminer s'ils présentent ou non un comportement collectif. La corrélation partielle est utile pour découvrir les connexions cachées et détecter les corrélations trompeuses.
La relation entre le poids et la taille d'une personne après contrôle de la valeur de l'âge illustre une corrélation partielle.
Supposons que nous souhaitions déterminer la force d'une relation entre deux variables d'intérêt en utilisant leur coefficient de corrélation. Dans ce cas, il fournira des résultats trompeurs s'il y a une autre variable, qui est une variable déroutante et est numériquement liée aux deux variables d'intérêt.
Le contrôle de la variable d'influence, qui est accompli en calculant le coefficient de corrélation partielle, peut aider à éviter les données trompeuses.
C'est pourquoi la régression multiple inclut des variables supplémentaires du côté droit ; cependant, alors que la régression multiple donne des résultats qui ne sont pas biaisés en ce qui concerne la taille de l'impact, elle ne donnera pas une valeur numérique pour le degré de relation entre deux variables d'intérêt.
La corrélation partielle a une valeur comprise entre -1 et 1. La valeur -1 indique une corrélation négative idéale contrôlant des variables spécifiques, 1 indique une relation linéaire positive parfaite et 0 indique l'absence de relation linéaire.
Différences principales entre la corrélation bivariée et partielle
- Une corrélation bivariée détermine si deux variables sont liées ou non. La corrélation partielle, en revanche, est utilisée pour quantifier la relation après correction pour d'autres variables.
- La corrélation bivariée est la mesure ou l'analyse de deux variables. Cependant, la corrélation partielle évalue le degré auquel des facteurs supplémentaires sont présents.
- Des variables telles que X et Y sont fréquemment utilisées dans la corrélation bivariée. La corrélation partielle implique l'utilisation de variables aléatoires, telles que X et Y, X et Z ou Y et Z.
- Le symbole de la corrélation bivariée est le « r » de Pearson (R), et pour la corrélation partielle, il est « rYX.W ».
- La corrélation bivariée est utilisée pour calculer le coefficient de corrélation, qui fournit le degré de lien entre deux variables linéaires. Après ajustement pour une ou plusieurs variables, une corrélation partielle est utilisée pour obtenir des coefficients de corrélation.
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Emma Smith est titulaire d'une maîtrise en anglais du Irvine Valley College. Elle est journaliste depuis 2002, écrivant des articles sur la langue anglaise, le sport et le droit. En savoir plus sur moi sur elle page bio.
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