В наши дни люди используют термины корреляция и ассоциация взаимозаменяемо в повседневной жизни и в статистике. Использование их должно быть ясным с различиями между терминами и их значением.
Корреляция и ассоциация имеют много общего, но все же являются разными понятиями в статистике и английском языке.
Основные выводы
- Корреляция относится к степени, в которой две переменные связаны, а ассоциация относится к общей связи между двумя переменными.
- Корреляция — это статистическая мера, которая количественно определяет взаимосвязь между двумя переменными, тогда как ассоциация может быть качественной или количественной.
- Корреляция используется в научных исследованиях для выявления взаимосвязи между двумя переменными, тогда как Ассоциация чаще используется в исследованиях в области бизнеса и социальных наук.
Корреляция против ассоциации
Разница между корреляцией и ассоциацией заключается в том, что корреляция определяет линейную связь между двумя переменными и количественно определяет эту связь с использованием чисел от -1 до 1. Ассоциация определяет любые общие отношения между двумя случайными переменными и не поддается количественной оценке.
Корреляция — это связь между двумя или более объектами в английском языке. Это точный термин, состоящий из одного значения.
Статистика измеряет линейную связь между переменными, определяя ее количественно с помощью чисел. Это полезно как в статистике, так и в науке.
С другой стороны, ассоциация — это акт связывания различных переменных. Это расплывчатый термин, не имеющий точного значения.
Статистика измеряет общую связь между двумя или более переменными. Это понятие почти не используется в науке, но используется в психологии.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Корреляция | Объединение |
|---|---|---|
| Показатели | Он может измерять линейную зависимость между случайными величинами. | Он может измерять линейные или нелинейные отношения между случайными величинами. |
| Смысл | Это измерение ассоциации. | Это концепция. |
| Научное использование | Используется в статистике и науке. | В науке он почти не используется, но в психологии используется. |
| квантование | Он количественно определяет связь между двумя переменными с помощью числа от -2 до 1. | Он не использует никаких чисел для количественной оценки взаимосвязи между переменными. |
| Английский | Точный термин с одним значением. | Расплывчатый термин, который не имеет точного определения, но может описывать разные вещи. |
| Общее определение | Это отношения между двумя или более объектами. | Это акт ассоциации. |
Что такое корреляция?
Корреляция — это статистическая мера между двумя случайными величинами, имеющими линейную зависимость. Корреляция количественно определяет отношения, но не показывает, является ли x причиной y или наоборот.
Или ассоциация является результатом третьего компонента. Корреляция может количественно определять отношения, используя числа от -1 до +1.
Обычная корреляция между двумя переменными: PPMCC означает Коэффициент корреляции момента продукта Пирсона. Считается, что точность метода наименьших квадратов соответствует исходной информации.
Он вычисляется путем деления коэффициентов ковариации различных переменных в наборе количественных данных на их квадратные корни. В английском языке это определяется как взаимная связь между 2 или более вещами.
Корреляция имеет 3 возможных результата. Это положительная корреляция, отрицательная корреляция и нулевая корреляция.
Когда одна переменная увеличивается, другая переменная уменьшается. Это называется отрицательной корреляцией.
Нулевая корреляция указывает на отсутствие связи между двумя оцениваемыми переменными. Корреляцию можно визуально выразить, нарисовав диаграмму рассеяния.
Это помогает указать силу и направление корреляции между переменными.
Что такое Ассоциация?
В английском языке ассоциация — это расплывчатый термин, не имеющий точного значения. Это может также означать группу людей с общим цель или аналогичные интересы.
Это акт объединения. В статистике ассоциация указывает на связь между двумя переменными.
Оно относится к отношениям, не вдаваясь в подробности, и не обязательно должно быть причинно-следственной связью. В статистике ассоциация указывает на связь между двумя переменными.
Он определяет общую зависимость, которая может быть как линейной, так и нелинейной. Несколькими примерами ассоциации в статистике являются лямбда Гудмана и Крускала и ро Спирмена, корреляция расстояний и т. д.
Ассоциация может быть определена с помощью различных анализов, таких как корреляционный анализ, регресс анализ и т. д. Какой метод вы используете для определения связи между переменными.
И сила ассоциации зависит от характеристик данных переменных. Наиболее распространенными способами анализа ассоциации являются коэффициенты ранговой корреляции Спирмена.
Относительный риск и отношение шансов, серийная корреляция, коэффициент корреляции Пирсона. В психологии ассоциация — это ментальная связь, образованная конкретными встречами, связывающими понятия или психические состояния.
Ассоциации можно найти во многих различных школах мысли, таких как бихевиоризм, психоанализ, структурализм, социальная психология и др.
Основные различия между корреляцией и ассоциацией
- Корреляция измеряет линейную зависимость между двумя случайными величинами. С другой стороны, ассоциация измеряет общую связь между двумя случайными величинами, что означает, что ее можно измерить как в линейной, так и в нелинейной зависимости.
- Корреляцию можно объяснить как измерение ассоциации с различными инструментами, которые могут помочь измерить величину. Ассоциация, однако, является концепцией.
- Корреляцию можно использовать в науке и статистике. Ассоциация почти не используется в науке, но довольно часто используется в психологии в различных школах мысли.
- Корреляция количественно определяет отношение между двумя переменными с помощью числа от -1 до +1, тогда как ассоциация не может количественно определить отношение между переменными с помощью числа.
- С этой точки зрения корреляция — это точный термин с собственным значением, тогда как ассоциация означает акт ассоциации.
- Корреляция — это отношение между двумя или более объектами, а ассоциация — это акт ассоциации.
- https://www.nature.com/articles/nmeth.3587
- 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
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Эта статья эффективно отличает корреляцию от ассоциации, предлагая ценную информацию об их статистической и практической значимости.
Углубленное сравнение корреляции и ассоциации очень информативно и помогает понять их истинное значение и применение.
Корреляция и ассоциация — это две неправильно используемые концепции, однако их различия четко определены, и их использование должно быть точным.
Термины «корреляция» и «ассоциация» могут вводить в заблуждение, статья существенно разъясняет их различия, и на них следует ссылаться при использовании этих терминов.
В статье эффективно подчеркиваются различия между корреляцией и ассоциацией, проводится подробное сравнение их использования и применимости.
Статья дает четкое представление о понятиях корреляции и ассоциации, а также о том, как они используются в статистике и повседневном языке.
В статье представлено всестороннее обсуждение корреляции и ассоциации, проливающее свет на их различия и приложения. Хотелось бы увидеть больше примеров этих концепций.
В статье предлагается комплексное объяснение корреляции и ассоциации, детализирующее их значение и дающее четкое понимание их различий.