相関と関連: 違いと比較

最近の人々は、日常生活でも統計でも、相関と関連という用語を同じ意味で使用しています。 それらを使用すると、用語とその意味の違いが明確になるはずです。

相関と関連にはさまざまな類似点がありますが、統計学と英語では異なる概念です。

主要な取り組み

1. 相関とは、XNUMX つの変数が関連する度合いを指し、関連とは、XNUMX つの変数間の一般的な関係を指します。
2. 相関は XNUMX つの変数間の関係を定量化する統計的尺度であり、関連は定性的または定量的です。
3. 相関関係は 2 つの変数間の関係を特定するために科学研究で使用されますが、関連はビジネスおよび社会科学研究でより一般的に使用されます。

相関と関連

相関と関連の違いは、相関が 1 つの変数間の線形関係を定義し、-1 と XNUMX の間の数値を使用してこの関係を定量化することです。関連は XNUMX つの確率変数間の一般的な関係を定義し、定量化できません。

相関関係は、英語の 2 つ以上のオブジェクト間の関係です。 それはXNUMXつの意味からなる正確な用語です。

統計は、数値で定量化しながら、変数間の線形関係を測定します。 統計と科学の両方で役立ちます。

一方、関連付けは、さまざまな変数を関連付ける行為です。 正確な意味を持たないあいまいな用語です。

統計は、XNUMX つ以上の変数間の一般的な関係を測定します。 科学ではほとんど使われない概念ですが、心理学では使われています。

比較表

比較のパラメータ	相関	協会
統計	確率変数間の線形関係を測定できます	確率変数間の線形または非線形の関係を測定できます。
意味	関連付けの測定です。	コンセプトです。
科学的な使用法	統計と科学で使用されます。	科学ではほとんど使用されませんが、心理学では使用されます。
定量化	-2 から 1 までの数値を使用して、1 つの変数間の関係を定量化します。	変数間の関係を定量化するために数値を使用しません。
英語	XNUMX つの意味を持つ正確な用語。	正確な定義はありませんが、さまざまなことを説明できるあいまいな用語。
一般的な定義	2 つ以上のオブジェクト間の関係です。	関連付ける行為です。

相関とは何ですか？

相関は、線形関係を持つ XNUMX つの確率変数間の統計的尺度です。 相関関係は関係を定量化しますが、x が y を引き起こすか、またはその逆かは明らかにしません。

または、関連付けが 1 番目のコンポーネントの結果であるかどうか。 相関では、-1 から +XNUMX までの数値を使用して関係を定量化できます。

2 つの変数間の一般的な相関関係は、PPMCC は Pearson product-moment Correlation Coefficient の略です。 これは、元の情報に適合する最小二乗の精度と見なされます。

これは、量的データセット内のさまざまな変数の共分散比をそれらの平方根で割ることによって計算されます。 英語では、2 つ以上のものの間の相互関係として定義されます。

相関には 3 つの可能な結果があります。 これらは、正の相関、負の相関、ゼロ相関です。

一方の変数が増加すると、もう一方の変数は減少します。 これを負の相関と呼びます。

ゼロ相関は、評価された XNUMX つの変数の間に関係が存在しないことを示します。 相関関係は、散布図を描くことで視覚的に表現できます。

これは、変数間の相関の強さと方向を示すのに役立ちます。

アソシエーションとは？

英語では、関連付けはあいまいな用語であり、正確な意味は XNUMX つだけではありません。 共通点を持つ人々のグループを意味する場合もあります。 目標 または同様の興味。

付き合う行為です。 統計では、関連付けは 2 つの変数間の関係を示します。

これは、詳細を説明することなく関係を指し、因果関係である必要はありません。統計学では、関連性は 2 つの変数間の関係を示します。

これは、線形にも非線形にもなる一般的な関係を定義します。 統計における関連性のいくつかの例は、グッドマンとクラスカルのラムダとスピアマンのロー、距離相関などです。

関連性は、相関分析などのさまざまな分析の助けを借りて決定できます。 回帰 分析など。変数間の関連性を判断するためにどの方法を使用しますか。

また、関連付けの強さは、変数のデータ特性によって異なります。 アソシエーションを分析する最も一般的な方法は、スピアマンの順位相関係数です。

相対リスクとオッズ比、系列相関、ピアソンの相関係数。 心理学では、関連付けは、概念または精神状態をつなぐ特定の出会いによって形成される精神的なリンクです。

連想は、行動主義、精神分析、 構造主義、社会心理学など

相関と関連の主な違い

1. 相関は、2 つの確率変数間の線形関係を測定します。 一方、関連付けは、2 つの確率変数間の一般的な関係を測定します。つまり、線形関係と非線形関係の両方で測定できることを意味します。
2. 相関は、マグニチュードの測定に役立つさまざまなツールとの関連性の測定として説明できます。 ただし、関連付けは概念です。
3. 相関は、科学と統計で使用できます。 協会は科学ではほとんど使用されていませんが、さまざまな学派の心理学でかなり使用されています。
4. 相関では、-1 から +1 までの数値を使用して XNUMX つの変数間の関係を定量化しますが、関連では、数値を使用して変数間の関係を定量化することはできません。
5. この観点から、相関は適切な意味を持つ正確な用語であり、関連は関連する行為を意味します。
6. 相関は 2 つ以上のオブジェクト間の関係であり、関連付けは関連付ける行為です。

参考文献

1. https://www.nature.com/articles/nmeth.3587
2. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=15487091&AN=110030895&h=1vpmMT%2BldAwaS10UlDyO0h8jP8TYWEWEXQf8Qt5Qozk1S4Sk%2BTDKi3RkHv9nGK5cC36K82Xb4r0F47bJlGDccA%3D%3D&crl=c

最終更新日 : 11 年 2023 月 XNUMX 日