У статистиці кореляції класифікуються на дві форми, тобто двовимірні та часткові кореляції. Кореляція – це ступінь і напрямок зв’язку двох змінних – іншими словами, наскільки ефективно одну можна відрізнити від іншої.
Спільні зв’язки між двома змінними можуть бути позитивними, оптимістичними або криволінійними. Для його вимірювання та вираження використовують числові шкали. Кореляції називають позитивними, коли вони одночасно збільшуються, і негативними, коли їхня вартість зменшується.
Ключові винесення
- Двомірна кореляція досліджує зв’язок між двома змінними, тоді як часткова кореляція оцінює зв’язок після контролю однієї чи кількох змінних.
- На двовимірну кореляцію можуть впливати змішуючі фактори, але часткова кореляція усуває їхній вплив, щоб забезпечити більш чітке розуміння.
- Часткову кореляцію складніше обчислити й інтерпретувати, ніж двовимірну кореляцію, що вимагає додаткових статистичних методів.
Двомірна проти часткової кореляції
Bivariate Співвідношення це статистичний метод, який використовується для вимірювання сили та напрямку лінійного зв’язку між двома змінними. Часткова кореляція — це статистичний метод, який використовується для вимірювання зв’язку між двома змінними з урахуванням впливу деяких змінних.
Двофакторна кореляція використовується, щоб визначити, чи пов’язані дві змінні. Він оцінює, як змінні змінюються одночасно.
Перевірка за допомогою двофакторного методу допомагає досліджувати кілька елементів одночасно. Цей аналіз' намагається точно визначити лінійний зв'язок між двома змінними.
Часткова кореляція відрізняється від двовимірної; він видаляє додаткову змінну для позначення кореляції між двома змінними. Цей метод допомагає обчислити кореляцію між змінними, викреслюючи вплив третьої змінної.
Він може чудово працювати в множинній регресії. За допомогою цього типу кореляції цінні дані накопичуються для виявлення прихованих зв’язків і виявлення кореляцій.
Таблиця порівняння
Що таке двовимірна кореляція?
Двомірна кореляція підходить для оцінки простих припущень щодо зв’язку та причинності. Двофакторний аналіз описується далі; він досліджує численні зв'язки між декількома змінними одночасно.
Довжина та ширина об’єкта є двома прикладами двовимірної асоціації.
Коли одна змінна є довільною або будь-яку змінну важко виміряти, двовимірна кореляція може допомогти зрозуміти та передбачити результат інших змінних.
Двомірну кореляцію можна виміряти за допомогою різноманітних тестів, таких як діаграма розсіювання та кореляційний тест Пірсона. Кореляційна матриця використовується для представлення результатів тестування цієї кореляції.
Кореляція — це окреме значення між -1 і +1, яке відображає інтенсивність зв’язку або спільного виникнення між двома змінними.
Цей статистичний показник, який кількісно визначає силу зв’язку, відомий як коефіцієнт кореляції, і його зазвичай позначають літерою «r».
Коефіцієнт кореляції продукт-момент Пірсона — це друга назва коефіцієнта кореляції між двома змінними безперервного рівня.
Позитивне значення r означає позитивний зв’язок між двома змінними (чим краще A, тим краще B). На відміну від цього, від’ємне значення r означає негативний зв’язок (чим більше A, тим менше B).
Значення кореляції 0 вказує на відсутність зв’язку між компонентами. З іншого боку, кореляції обмежуються лінійними залежностями між змінними. Нелінійна залежність може існувати, навіть якщо коефіцієнт кореляції дорівнює нулю.
Що таке часткова кореляція?
Коли вплив пов’язаних змінних видаляється з рівняння, кореляція між двома змінними називається частковою кореляцією. Він чудово працює в множинній регресії.
Це техніка для пояснення зв’язку між незалежний змінних, ігноруючи вплив іншої змінної всередині відношення.
Він накопичує змінні, щоб визначити, чи демонструють вони колективну поведінку чи ні. Часткова кореляція корисна для виявлення прихованих зв’язків і виявлення оманливих кореляцій.
Співвідношення між вагою та зростом людини після контролю значення віку ілюструє часткову кореляцію.
Припустімо, що ми хочемо визначити, наскільки сильний зв’язок існує між двома цікавими змінними за допомогою їхнього коефіцієнта кореляції. У цьому випадку це забезпечить оманливі результати, якщо є ще одна змінна, яка є загадковою змінною та чисельно пов’язана з обома цікавими змінними.
Управління впливовою змінною, яке здійснюється шляхом обчислення часткового коефіцієнта кореляції, може допомогти уникнути оманливих даних.
Ось чому множинна регресія включає додаткові праві змінні; однак, незважаючи на те, що численні регресії дають результати, які не є упередженими щодо розміру впливу, вони не дадуть числового значення для ступеня взаємозв’язку між двома цікавими змінними.
Часткова кореляція має значення від –1 до 1. Значення –1 позначає ідеальну негативну кореляцію, яка контролює певні змінні, 1 вказує на ідеальний позитивний лінійний зв’язок, а 0 вказує на відсутність лінійного зв’язку.
Основні відмінності між двовимірною та частковою кореляцією
- Двофакторна кореляція визначає зв’язок між двома змінними чи ні. З іншого боку, часткова кореляція використовується для кількісного визначення зв’язку після внесення поправок на інші змінні.
- Двофакторна кореляція – це вимірювання або аналіз двох змінних. Однак часткова кореляція оцінює ступінь наявності додаткових факторів.
- Такі змінні, як X і Y, часто використовуються в двофакторній кореляції. Часткова кореляція передбачає використання випадкових змінних, таких як X і Y, X і Z або Y і Z.
- Символом для двовимірної кореляції є «r» (R) Пірсона, а для часткової кореляції — «rYX.W».
- Двофакторна кореляція використовується для обчислення коефіцієнта кореляції, який забезпечує ступінь зв'язку між двома лінійними змінними. Після коригування однієї або кількох змінних для отримання коефіцієнтів кореляції використовується часткова кореляція.
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/jrsm.1126
- https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1207/s15327906mbr3803_02
Останнє оновлення: 13 липня 2023 р
Я доклав стільки зусиль для написання цього допису в блозі, щоб надати вам користь. Це буде дуже корисно для мене, якщо ви захочете поділитися цим у соціальних мережах або зі своїми друзями/родиною. ДІЛИТИСЯ ЦЕ ♥️
Емма Сміт має ступінь магістра з англійської мови в коледжі Irvine Valley. З 2002 року працює журналістом, пише статті про англійську мову, спорт і право. Читайте більше про мене на ній біо сторінка.
У статті представлено ретельне та проникливе порівняння між двовимірними та частковими кореляціями. Використання ілюстративних прикладів краще ілюструє ці статистичні методи. Наведені посилання також допомагають підтвердити викладені факти. Загалом, це було дуже інформативне читання.
Ти маєш рацію. У статті подано вичерпне пояснення. Використані приклади полегшили розуміння понять.
Згоден. Глибоке порівняння та чіткі пояснення роблять його чудовим ресурсом для статистиків і дослідників.
Це інформативна стаття. Він забезпечує чітке розмежування між двовимірними та частковими кореляціями, що важливо для дослідників. Пояснення та приклади допомагають ефективно зрозуміти концепції.
Стаття містить детальне пояснення, практичні приклади та чітке порівняння. Це сприятливий ресурс для тих, хто прагне отримати повне розуміння двовимірних і часткових кореляцій.
Абсолютно. Детальний та ілюстративний підхід статті допомагає зрозуміти ці статистичні методи.
Дійсно, стаття пропонує навчальний матеріал для статистиків і дослідників. Наведені приклади покращують ясність понять.
Стаття виконує похвальну роботу з роз’яснення складних концепцій двовимірних і часткових кореляцій. Глибина пояснення та порівняльна таблиця роблять його цінним ресурсом для тих, хто займається статистичними дослідженнями.
Представлені порівняння стислі та допомагають зрозуміти відмінності між двовимірними та частковими кореляціями. У статті не тільки пояснюються концепції, але й розглядаються їх конкретні застосування в статистичному аналізі.
Порівняння, зроблені між двовимірними та частковими кореляціями, є повчальними, і стаття служить цінним посібником для розуміння цих статистичних методів.