Корелације се у статистици класификују у два облика, односно на биваријантне и парцијалне корелације. Корелација је обим и правац повезивања две варијабле – другим речима, колико се ефективно једна може разабрати од друге.
Заједнички односи између две варијабле могу бити позитивни, оптимистични или криволинијски. За мерење и изражавање користе се нумеричке скале. За корелације се каже да су позитивне када истовремено расту и негативне када опадају у вредности.
Кључне Такеаваис
- Биваријантна корелација испитује однос између две варијабле, док делимична корелација процењује везу након контроле за једну или више варијабли.
- На биваријантну корелацију могу утицати збуњујући фактори, али делимична корелација уклања њихов утицај како би пружила јаснији увид.
- Делимична корелација је сложенија за израчунавање и тумачење од биваријатне корелације, што захтева додатне статистичке технике.
Биваријантна вс парцијална корелација
Бивариате Корелација је статистичка метода која се користи за мерење јачине и правца линеарне везе између две варијабле. Делимична корелација је статистичка метода која се користи за мерење односа између две варијабле док се контролишу ефекти неких варијабли.
Биваријантна корелација се примењује да би се утврдило да ли су две варијабле повезане или не. Он процењује како се варијабле мењају у исто време.
Испитивање биваријатном методом помаже истраживањем више елемената истовремено. Ова анализа покушава да прецизира линеарну везу између две варијабле.
Делимична корелација се разликује од биваријатне; уклања додатну променљиву да би означила корелацију између две променљиве. Овај метод помаже у израчунавању корелације између варијабли бришући утицај треће варијабле.
Може се одлично понашати у вишеструкој регресији. У оквиру ове врсте корелације, скупљају се вредни подаци да би се откриле скривене везе и идентификовале корелације.
Упоредна табела
Шта је биваријантна корелација?
Биваријантна корелација је прикладна за процену једноставних претпоставки о повезаности и узрочности. Биваријантна анализа иде даље у опису; испитује бројне односе између више варијабли истовремено.
Дужина и ширина објекта су два примера биваријатне асоцијације.
Када је једна варијабла произвољна или је било коју променљиву тешко измерити, биваријатна корелација може помоћи у разумевању и предвиђању резултата других варијабли.
Биваријантна корелација се може мерити коришћењем различитих тестова, као што су дијаграм расејања и Пирсонов тест корелације продукт-момент. Корелациона матрица се користи за представљање налаза теста ове корелације.
Корелација је једна вредност између -1 и +1 која одражава интензитет повезаности или заједничког појављивања између две варијабле.
Ова статистика, која квантификује снагу везе, позната је као коефицијент корелације и обично се симболише словом 'р'.
Пирсонов коефицијент корелације производ-момент је друго име за коефицијент корелације између две променљиве на континуираном нивоу.
Позитивна р вредност означава позитивну везу између две варијабле (што је А одличнији, то је Б одличнији). Насупрот томе, негативна вредност р означава негативан однос (што је веће А, то је мање Б).
Вредност корелације 0 не показује никакву везу између компоненти. Корелације су, с друге стране, ограничене на линеарне односе између варијабли. Нелинеарни однос може постојати чак и ако је коефицијент корелације нула.
Шта је делимична корелација?
Када се утицај повезаних варијабли уклони из једначине, корелација између две променљиве се назива делимична корелација. Одлично се понаша у вишеструкој регресији.
То је техника за објашњавање односа између независан променљиве уз игнорисање утицаја друге променљиве унутар односа.
Акумулира варијабле да би се утврдило да ли оне показују колективно понашање или не. Делимична корелација помаже у откривању скривених веза и откривању обмањујућих корелација.
Однос између тежине и висине особе након контролисања вредности старости илуструје делимичну корелацију.
Претпоставимо да желимо да утврдимо колико је јака веза између две варијабле од интереса коришћењем њиховог коефицијента корелације. У том случају, то ће дати погрешне резултате ако постоји још једна варијабла, која је збуњујућа варијабла и нумерички је повезана са обе варијабле од интереса.
Контролисање утицајне варијабле, које се постиже израчунавањем парцијалног коефицијента корелације, може помоћи у избегавању погрешних података.
Због тога вишеструка регресија укључује додатне променљиве са десне стране; међутим, док бројне регресије дају резултате који нису пристрасни у погледу величине утицаја, она неће дати нумеричку вредност за количину односа између две варијабле од интереса.
Делимична корелација има вредност између –1 и 1. Вредност –1 означава идеалну негативну корелацију која контролише одређене варијабле, 1 означава савршену позитивну линеарну везу, а 0 означава одсуство линеарне везе.
Главне разлике између биваријатне и делимичне корелације
- Биваријантна корелација одређује да ли су две варијабле повезане или не. С друге стране, делимична корелација се користи за квантификацију односа након корекције за друге варијабле.
- Биваријантна корелација је мерење или анализа две варијабле. Међутим, делимична корелација процењује степен у коме су присутни додатни фактори.
- Променљиве као што су Кс и И се често користе у биваријатној корелацији. Делимична корелација укључује коришћење случајних променљивих, као што су Кс и И, Кс и З, или И и З.
- Симбол за биваријантну корелацију је Пирсонов 'р' (Р), а за делимичну корелацију је 'рИКС.В'.
- Биваријантна корелација се користи за израчунавање коефицијента корелације, који обезбеђује степен везе између две линеарне варијабле. Након прилагођавања за једну или више варијабли, делимична корелација се користи за добијање коефицијената корелације.
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
Последње ажурирање: 13. јул 2023
Уложио сам толико труда да напишем овај пост на блогу да бих вам пружио вредност. Биће ми од велике помоћи ако размислите о томе да га поделите на друштвеним мрежама или са својим пријатељима/породицом. ДЕЉЕЊЕ ЈЕ ♥
Ема Смит је магистрирала енглески језик на Ирвине Валлеи Цоллеге-у. Новинарка је од 2002. године, пишући чланке о енглеском језику, спорту и праву. Прочитајте више о мени на њој био паге.
Чланак представља темељно и проницљиво поређење између биваријатних и парцијалних корелација. Употреба илустративних примера боље илуструје ове статистичке методе. Наведене референце такође помажу да се поткрепе представљене чињенице. Све у свему, ово је било веома информативно читање.
У праву си. Чланак даје свеобухватно објашњење. Коришћени примери су олакшали разумевање концепата.
Договорено. Детаљно поређење и јасна објашњења чине га одличним ресурсом за статистичаре и истраживаче.
Ово је информативни чланак. Пружа јасну разлику између биваријатних и парцијалних корелација, што је од суштинског значаја за истраживаче. Објашњење и примери помажу у ефикасном разумевању концепата.
Чланак пружа детаљно објашњење, заједно са практичним примерима и јасним поређењем. То је повољан ресурс за оне који желе да стекну свеобухватно разумевање биваријатних и делимичних корелација.
Апсолутно. Детаљан и илустративан приступ чланка помаже у разумевању ових статистичких метода.
Заиста, чланак нуди образовно штиво за статистичаре и истраживаче. Наведени примери побољшавају јасноћу концепата.
Чланак ради похвалан посао у разјашњавању сложених концепата биваријатних и парцијалних корелација. Дубина објашњења и табела поређења чине га вредним ресурсом за оне који се баве статистичким истраживањима.
Приказана поређења су сажета и помажу у разумевању разлика између биваријатних и парцијалних корелација. Чланак не само да објашњава концепте, већ се бави и њиховим специфичним применама у статистичкој анализи.
Поређења између биваријатних и парцијалних корелација су просветљујућа, а чланак служи као драгоцен водич за разумевање ових статистичких метода.