Korelacije se u statistici klasificiraju u dva oblika, tj. bivarijatne i parcijalne korelacije. Korelacija je opseg i smjer povezanosti dviju varijabli – drugim riječima, koliko se učinkovito jedna može razlučiti iz druge.
Zajednički odnosi između dviju varijabli mogu biti pozitivni, optimistični ili krivocrtni. Za njegovo mjerenje i izražavanje koriste se brojčane ljestvice. Za korelacije se kaže da su pozitivne kada se istodobno povećavaju, a negativne kada im vrijednost opada.
Ključni za poneti
- Bivarijatna korelacija ispituje odnos između dviju varijabli, dok djelomična korelacija procjenjuje povezanost nakon kontrole jedne ili više varijabli.
- Na bivarijantnu korelaciju mogu utjecati zbunjujući čimbenici, ali djelomična korelacija uklanja njihov utjecaj kako bi pružila jasnije uvide.
- Djelomična korelacija složenija je za izračunavanje i tumačenje od bivarijatne korelacije, pa su potrebne dodatne statističke tehnike.
Bivarijanta vs djelomična korelacija
s dvije vrijednosti korelacija je statistička metoda koja se koristi za mjerenje jačine i smjera linearnog odnosa između dviju varijabli. Djelomična korelacija je statistička metoda koja se koristi za mjerenje odnosa između dviju varijabli dok se kontroliraju učinci nekih varijabli.
Bivarijatna korelacija primjenjuje se kako bi se utvrdilo jesu li dvije varijable povezane ili ne. Procjenjuje kako se varijable mijenjaju u isto vrijeme.
Ispitivanje pomoću bivarijatne metode pomaže istraživanjem više elemenata istovremeno. Ova analiza pokušava odrediti linearni odnos između dviju varijabli.
Djelomična korelacija razlikuje se od bivarijatne; uklanja dodatnu varijablu da označi korelaciju između dviju varijabli. Ova metoda pomaže izračunati korelaciju između varijabli tako što ističe utjecaj treće varijable.
Može se izvrsno ponašati u višestrukoj regresiji. Pod ovom vrstom korelacije skupljaju se vrijedni podaci kako bi se otkrile skrivene veze i identificirale korelacije.
Tabela za usporedbu
Što je bivarijatna korelacija?
Bivarijatna korelacija prikladna je za procjenu jednostavnih pretpostavki povezanosti i uzročnosti. Bivarijatna analiza ide dalje u opisu; ispituje brojne odnose između više varijabli istovremeno.
Duljina i širina objekta dva su primjera bivarijantnog povezivanja.
Kada je jedna varijabla proizvoljna ili je bilo koju varijablu teško mjeriti, bivarijatna korelacija može pomoći u razumijevanju i predviđanju rezultata drugih varijabli.
Bivarijatna korelacija može se mjeriti pomoću raznih testova, kao što je dijagram raspršenosti i Pearsonov test korelacije proizvoda i momenta. Korelacijska matrica koristi se za predstavljanje rezultata ispitivanja ove korelacije.
Korelacija je jedna vrijednost između -1 i +1 koja odražava intenzitet povezanosti ili zajedničkog pojavljivanja između dviju varijabli.
Ova statistika, koja kvantificira snagu povezivanja, poznata je kao koeficijent korelacije, a obično se označava slovom 'r'.
Pearsonov koeficijent korelacije proizvod-moment drugi je naziv za koeficijent korelacije između dviju varijabli kontinuirane razine.
Pozitivna vrijednost r označava pozitivnu vezu između dviju varijabli (što je izvrsnija A, to je izvrsnija B). Nasuprot tome, negativna vrijednost r označava negativan odnos (što je veći A, to je manji B).
Vrijednost korelacije 0 ne pokazuje odnos između komponenti. Korelacije su, s druge strane, ograničene na linearne odnose između varijabli. Nelinearni odnos može postojati čak i ako je koeficijent korelacije nula.
Što je djelomična korelacija?
Kada se iz jednadžbe ukloni utjecaj povezanih varijabli, korelacija između dviju varijabli naziva se djelomična korelacija. Zadivljujuće se ponaša u višestrukoj regresiji.
To je tehnika za objašnjavanje odnosa između nezavisan varijable dok ignorira utjecaj druge varijable unutar odnosa.
Akumulira varijable kako bi odredio pokazuju li ili ne pokazuju kolektivno ponašanje. Djelomična korelacija pomaže u otkrivanju skrivenih veza i otkrivanju varljivih korelacija.
Odnos između težine i visine osobe nakon kontrole vrijednosti dobi ilustrira djelomičnu korelaciju.
Pretpostavimo da želimo odrediti koliko je jak odnos između dviju varijabli od interesa pomoću njihovog korelacijskog koeficijenta. U tom će slučaju dati pogrešne rezultate ako postoji još jedna varijabla, koja je zbunjujuća varijabla i numerički je povezana s obje varijable od interesa.
Kontrola utjecajne varijable, koja se postiže izračunavanjem parcijalnog koeficijenta korelacije, može pomoći u izbjegavanju pogrešnih podataka.
Zbog toga višestruka regresija uključuje dodatne varijable s desne strane; međutim, iako brojne regresije daju rezultate koji nisu pristrani u pogledu veličine utjecaja, neće dati numeričku vrijednost za količinu odnosa između dviju varijabli od interesa.
Djelomična korelacija ima vrijednost između –1 i 1. Vrijednost –1 označava idealnu negativnu korelaciju koja kontrolira određene varijable, 1 označava savršeni pozitivan linearni odnos, a 0 označava nepostojanje linearnog odnosa.
Glavne razlike između bivarijatne i parcijalne korelacije
- Bivarijatna korelacija određuje jesu li dvije varijable povezane ili ne. Djelomična korelacija, s druge strane, koristi se za kvantificiranje odnosa nakon korekcije za druge varijable.
- Bivarijatna korelacija je mjerenje ili analiza dviju varijabli. Međutim, djelomična korelacija procjenjuje stupanj prisutnosti dodatnih čimbenika.
- Varijable kao što su X i Y često se koriste u bivarijatnoj korelaciji. Djelomična korelacija uključuje korištenje slučajnih varijabli, kao što su X i Y, X i Z ili Y i Z.
- Simbol za bivarijatnu korelaciju je Pearsonov 'r' (R), a za djelomičnu korelaciju je 'rYX.W'.
- Bivarijatna korelacija koristi se za izračun koeficijenta korelacije, koji daje stupanj povezanosti između dvije linearne varijable. Nakon prilagodbe za jednu ili više varijabli, koristi se djelomična korelacija da bi se dobili korelacijski koeficijenti.
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023
Uložio sam mnogo truda u pisanje ovog posta na blogu kako bih vam pružio vrijednost. Bit će mi od velike pomoći ako razmislite o tome da to podijelite na društvenim medijima ili sa svojim prijateljima/obitelji. DIJELJENJE JE ♥️
Emma Smith je magistrirala engleski jezik na koledžu Irvine Valley. Novinarka je od 2002. godine, piše članke o engleskom jeziku, sportu i pravu. Pročitajte više o meni na njoj bio stranica.
Članak predstavlja temeljitu i pronicljivu usporedbu bivarijatnih i parcijalnih korelacija. Korištenje ilustrativnih primjera bolje ilustrira ove statističke metode. Navedene reference također potkrepljuju iznesene činjenice. Sve u svemu, ovo je bilo vrlo informativno štivo.
U pravu si. Članak daje iscrpno objašnjenje. Korišteni primjeri olakšali su razumijevanje pojmova.
Dogovoren. Detaljna usporedba i jasna objašnjenja čine ga izvrsnim izvorom za statističare i istraživače.
Ovo je informativan članak. Omogućuje jasnu razliku između bivarijatnih i parcijalnih korelacija, što je bitno za istraživače. Objašnjenje i primjeri pomažu u učinkovitom razumijevanju pojmova.
Članak daje detaljno objašnjenje, zajedno s praktičnim primjerima i jasnom usporedbom. To je povoljan izvor za one koji žele steći sveobuhvatno razumijevanje bivarijatnih i parcijalnih korelacija.
Apsolutno. Detaljan i ilustrativan pristup u članku pomaže u razumijevanju ovih statističkih metoda.
Doista, članak nudi edukativno štivo za statističare i istraživače. Navedeni primjeri povećavaju jasnoću pojmova.
Članak obavlja hvale vrijedan posao razjašnjavanja složenih koncepata bivarijatnih i parcijalnih korelacija. Dubina objašnjenja i usporedna tablica čine ga vrijednim resursom za one koji se bave statističkim istraživanjem.
Prikazane usporedbe su sažete i pomažu u razumijevanju razlika između bivarijatnih i parcijalnih korelacija. Članak ne samo da objašnjava koncepte, već također zadire u njihovu specifičnu primjenu u statističkoj analizi.
Usporedbe između bivarijatnih i parcijalnih korelacija su prosvjetljujuće, a članak služi kao vrijedan vodič za razumijevanje ovih statističkih metoda.