Diferença entre correlação e regressão (com tabela)

The two most common terms used in the world of statistics are Correlation followed by Regression. The two terms are described as ‘Analysis’ as they are based on the dissemination of numerous variables. This phenomenon is commonly known as multivariate distribution. They are most commonly used when the association between two quantitative variables needs to be examined. 

É mais provável que os entrevistados sejam questionados sobre as características distintivas da Correlação e também da Regressão. No entanto, muitas pessoas duvidam da compreensão das duas frases acima.

Correlação vs regressão

o difference between Correlation and Regression is that correlation is the measure of association or absence between the two variables, for instance, ‘x,’ and ‘y.’ ‘x,’ and ‘y’ are not independent or dependent variables here. Whereas, in Regression, the value of the contingent variable is calculated using the value of the independent variable.

The relationship between the two different variables initially assessed. Regression has countless instinctive applications in the day to day life. Here is a thorough comparison table that can successfully explain the differences between the two terms.

Comparison Table Between Correlation and Regression

Parâmetro de ComparaçãoCorrelaçãoRegressão
SignificadoEle determina o co-relacionamento, que é a associação entre duas variáveis. Depende em grande parte de procedimentos baseados em estatísticas. Justifica a relação aritmética entre os dois, um valor autônomo e outro dependente.
ObjetivoPermite identificar o valor numérico que expressa a relação entre duas ou mais variáveis. Na regressão, os valores de uma variável fixa nos ajudam a localizar e aproximar os valores da variável aleatória.
UsoA associação linear entre duas variáveis é mostrada. Principalmente com base em uma estimativa baseada em uma variável para prever o valor da outra variável. 
Variável independente e variável dependenteTanto as variáveis dependentes quanto as independentes são semelhantes entre si. Variáveis independentes e dependentes não são iguais. 
IndicaçãoÉ a medida do grau em que as duas variáveis mudam simultaneamente. A regressão significa como a mudança no valor de uma variável (x) é determinada pela variável (y).

Qual é a correlação?

A correlação é derivada de duas palavras, a saber, 'Co' que significa junto, e 'relação', que significa elo ou uma conexão, que é entre um par de quantidades.

Significa apenas o grau de mudança que ocorre em uma das variáveis e é reagido por uma mudança correspondente na outra variável. Esta pode ser uma mudança explícita ou implícita.

Descreve com sucesso o grau de associação entre duas das variáveis consideradas, com base nos princípios da estatística. O valor determinado pode ser positivo ou negativo.

Quando ambas as variáveis estão se movendo em uma direção idêntica, é uma correlação positiva, e os resultados são correspondentes um ao outro, levando a investimento e ganho.

Contrarily, a negative correlation occurs when the variables are moving in opposite directions, this results in the decline in the other variable. For instance, the value and requirement of an item are interrelated. 

An example where correlation can be successfully implemented is when a company wishes to compare the cumulative number of sales made to the number of salespersons employed. 

O que é regressão?

A regressão é uma tentativa usada para determinar a relação de uma variável com a outra variável significativa. Os dois tipos de variáveis usados são dependentes e independentes. A regressão dá um passo à frente da correlação, pois adiciona os recursos de previsão. 

Regression is applied on an intuitive level by the people on a daily basis. It holds a significant place in human actions, as it is a potent tool that is used to predict the events that occurred prior to these times, in the present, and future based on the previous or current events and occurrences.

For instance, past business records can estimate its future profits. It can be explained with a simple example of how we wake up in the morning. If you go to bed early, you can wake up early in the morning with greater ease.

We can understand linear regression using two variables ‘x’ and ‘y’. Here, both the variables ‘x’ and ‘y’ depend on another, i.e., ‘y’ depends or is affected by ‘x,’ which is an independent variable. The mentioned factors are indicated on a statistical graph, which is a mathematical representation. 

Quantitative Regression is more accurate as it creates an arithmetic interpretation of an equation. This equation or formulae can be used for analyzing and predicting in the future. 

Por exemplo, um médico estima a dosagem apropriada do medicamento (variável independente) para um paciente com base no peso corporal, que é uma variável dependente.

Principais diferenças entre correlação e regressão

  1. Apenas um único dado ou estatística é considerado na Correlação. No entanto, a regressão fornece uma equação matemática completa. 
  2. A correlação indica o grau em que duas variáveis estão associadas entre si. Por outro lado, a regressão reflete a impressão de uma mudança de unidade na variável independente devido às mudanças na variável dependente. 
  3. A correlação pode fornecer um valor nítido que descreve a relação entre as duas variáveis. A regressão é benéfica, pois examina exaustivamente e prevê ainda mais os valores de uma variável usando equações matemáticas.
  4. Na Correlação, as variáveis 'x' e 'y' são arbitrárias. Eles podem pesar, pressão arterial ou nível de colesterol. Ao contrário da regressão que assume 'x' como uma variável fixa sem erro, como ajuste de temperatura.
  5. O termo Correlação foi derivado durante o século 16, do latim medieval, significando uma relação mútua ou conexão entre duas ou mais coisas.
  6. Por outro lado, Francis Galton cunhou o termo Regressão na década de 19º século. Ele o usou para ilustrar uma ocorrência biológica. Em particular, a regressão significa reverter a um estado primitivo.

Conclusão

É óbvio que a análise de correlação e a análise de regressão têm uma grande diferença entre si, embora esses dois conceitos matemáticos sejam calculados juntos.

Ainda em uma análise de regressão, o pesquisador tenta identificar a relação funcional entre as duas variáveis estabelecidas para fazer benefícios e lucros futuros.

Referências

  1. https://psycnet.apa.org/record/1960-06763-000
  2. https://link.springer.com/content/pdf/10.3758/BRM.41.4.1149.pdf
  3. https://psycnet.apa.org/record/1995-97110-002