統計学における相関は、二変量相関と偏相関の XNUMX つの形式に分類されます。 相関とは、XNUMX つの変数の関連性の程度と方向、つまり、一方を他方からどの程度効率的に把握できるかを表します。
XNUMX つの変数間の共有関係は、正、楽観的、または曲線的になる可能性があります。 それを計測し表現するために数値スケールが使用されます。 相関関係は、値が同時に増加すると正となり、値が減少すると負になると言われます。
主要な取り組み
- 二変量相関では XNUMX つの変数間の関係が調べられますが、偏相関では XNUMX つ以上の変数を制御した後に関連性が評価されます。
- 二変量相関は交絡因子の影響を受ける可能性がありますが、偏相関は交絡因子の影響を取り除き、より明確な洞察を提供します。
- 偏相関は、XNUMX 変量相関よりも計算と解釈が複雑であり、追加の統計手法が必要です。
二変量対偏相関
二変量 相関 XNUMX つの変数間の線形関係の強さと方向を測定するために使用される統計的手法です。 偏相関は、いくつかの変数の影響を制御しながら、XNUMX つの変数間の関係を測定するために使用される統計手法です。
二変量相関を適用して、2 つの変数に関連があるかどうかを識別します。変数が同時にどのように変化するかを評価します。
二変量法による検査は、複数の要素を同時に調査するのに役立ちます。 この分析では、XNUMX つの変数間の線形関係を正確に特定しようとします。
偏相関は二変量とは異なります。 XNUMX つの変数間の相関関係を示すために余分な変数が削除されます。 この方法は、XNUMX 番目の変数の影響を除外することにより、変数間の相関関係を計算するのに役立ちます。
重回帰では見事にパフォーマンスを発揮します。 このタイプの相関関係では、隠れた関係を発見し、相関関係を特定するために貴重なデータが蓄積されます。
比較表
二変量相関とは
二変量相関は、連鎖と因果関係の単純な仮定を評価するのに適しています。 二変量解析についてさらに詳しく説明します。 複数の変数間の多数の関係を同時に検査します。
オブジェクトの長さと幅は、二変量関連の XNUMX つの例です。
XNUMX つの変数が任意である場合、またはいずれかの変数の測定が難しい場合、二変量相関は他の変数の結果を理解し、予測するのに役立ちます。
二変量相関は、散布図やピアソン積率相関検定などのさまざまな検定を使用して測定できます。 相関行列は、この相関関係のテスト結果を表すために使用されます。
相関関係は、1 つの変数間の連鎖または共起の強度を反映する -1 と +XNUMX の間の単一の値です。
連鎖の強さを定量化するこの統計は、相関係数として知られており、一般に文字「r」で表されます。
ピアソンの積率相関係数は、XNUMX つの連続レベル変数間の相関係数の XNUMX 番目の名前です。
正の r 値は、XNUMX つの変数間の正の関係を示します (A が優れているほど、B も優れています)。 対照的に、負の r 値は負の関係を示します (A が大きいほど、B は小さくなります)。
相関値 0 は、コンポーネント間に関係がないことを示します。 一方、相関関係は変数間の線形関係に限定されます。 相関係数がゼロであっても、非線形関係が存在する可能性があります。
偏相関とは
関連する変数の影響が方程式から取り除かれると、XNUMX つの変数間の相関は偏相関と呼ばれます。 重回帰で見事に機能します。
との関係を説明する手法です。 独立しました 関係内の別の変数の影響を無視しながら変数を変更します。
変数を蓄積して、変数が集団的な行動を示すかどうかを判断します。 部分相関は、隠された接続を発見し、欺瞞的な相関を検出するのに役立ちます。
年齢の値を制御した後の人の体重と身長の関係は、偏相関を示します。
相関係数を使用して、対象の XNUMX つの変数間にどの程度強い関係があるかを判断したいとします。 その場合、もう XNUMX つ変数があり、それが不可解な変数であり、対象の両方の変数に数値的に関連している場合、誤解を招く結果が得られます。
影響を与える変数を制御することは、偏相関係数を計算することによって達成され、誤解を招くデータを回避するのに役立ちます。
これが、重回帰に余分な右側変数が含まれる理由です。 ただし、多くの回帰では影響の大きさに関して偏りのない結果が得られますが、対象となる XNUMX つの変数間の関係の量を数値で示すことはできません。
偏相関の値は –1 ～ 1 です。値 –1 は特定の変数を制御する理想的な負の相関を示し、1 は完全な正の線形関係を示し、0 は線形関係がないことを示します。
二変量相関と偏相関の主な違い
- 二変量相関は、XNUMX つの変数が関連しているかどうかを判断します。 一方、部分相関は、他の変数を補正した後に関係を定量化するために使用されます。
- 二変量相関は、XNUMX つの変数の測定または分析です。 ただし、偏相関は、追加の要因が存在する程度を評価します。
- X や Y などの変数は、二変量相関でよく使用されます。 偏相関には、X と Y、X と Z、または Y と Z などの確率変数の使用が含まれます。
- 二変量相関の記号はピアソンの「r」(R)、偏相関の記号は「rYX.W」です。
- 二変量相関は、相関係数を計算するために使用されます。相関係数は、XNUMX つの線形変数間のリンクの程度を示します。 XNUMX つ以上の変数を調整した後、偏相関を使用して相関係数を取得します。
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日
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Emma Smith は、アーバイン バレー カレッジで英語の修士号を取得しています。 彼女は 2002 年からジャーナリストとして、英語、スポーツ、法律に関する記事を書いています。 彼女についてもっと読む バイオページ.
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