Сьогодні люди використовують терміни кореляція та асоціація як синоніми в повсякденному житті та в статистиці. Їх використання має бути зрозумілим із відмінностями між термінами та їх значенням.
Кореляція та асоціація мають різну схожість, але все ще є різними поняттями в статистиці та англійській мові.
Ключові винесення
- Кореляція означає ступінь зв’язку між двома змінними, тоді як асоціація означає загальний зв’язок між двома змінними.
- Кореляція — це статистичний показник, який кількісно визначає зв’язок між двома змінними, тоді як зв’язок може бути якісним або кількісним.
- Кореляція використовується в наукових дослідженнях для визначення зв’язку між двома змінними, тоді як асоціація частіше використовується в дослідженнях бізнесу та соціальних наук.
Кореляція проти асоціації
Різниця між кореляцією та асоціацією полягає в тому, що кореляція визначає лінійний зв’язок між двома змінними, і вона кількісно визначає цей зв’язок за допомогою чисел від -1 до 1. Асоціація визначає будь-які загальні зв’язки між двома випадковими змінними та не піддається кількісному виміру.
Співвідношення - це зв'язок між 2 або більше об'єктами в англійській мові. Це точний термін, що складається з одного значення.
Статистика вимірює лінійний зв’язок між змінними, одночасно виражаючи його кількісно за допомогою чисел. Це корисно як у статистиці, так і в науці.
З іншого боку, асоціація - це акт асоціювання різних змінних. Це розпливчастий термін, який не має точного значення.
Статистика вимірює загальний зв’язок між двома чи більше змінними. Це поняття, яке майже не використовується в науці, але воно використовується в психології.
Таблиця порівняння
| Параметри порівняння | Кореляція | Асоціація |
|---|---|---|
| Статистика | Він може вимірювати лінійну залежність між випадковими величинами | Він може вимірювати лінійні чи нелінійні залежності між випадковими величинами. |
| Сенс | Це міра асоціації. | Це концепція. |
| Наукове використання | Використовується в статистиці та науці. | Він майже не використовується в науці, але він використовується в психології. |
| Кількісне визначення | Він кількісно визначає зв’язок між 2 змінними за допомогою числа від -1 до 1. | Він не використовує жодних чисел для кількісного визначення зв’язку між змінними. |
| англійська | Точний термін з одним значенням. | Розпливчастий термін, який не має точного визначення, але може описувати різні речі. |
| Загальне визначення | Це зв'язок між 2 або більше об'єктами. | Це акт об’єднання. |
Що таке кореляція?
Кореляція — це статистичний показник між двома випадковими величинами, які мають лінійний зв’язок. Кореляція кількісно визначає зв’язок, але не показує, чи х викликає y чи навпаки.
Або чи асоціація є результатом третього компонента. Кореляція може кількісно визначити зв’язки за допомогою чисел від -1 до +1.
Загальною кореляцією між двома змінними є PPMCC, що означає коефіцієнт кореляції Пірсона. Вважається, що точність методу найменших квадратів відповідає вихідній інформації.
Він обчислюється шляхом ділення коефіцієнтів коваріації різних змінних у кількісному наборі даних на їхні квадратні корені. Англійською мовою це визначається як взаємний зв’язок між 2 або більше речами.
Кореляція має 3 можливі результати. Це позитивна кореляція, негативна кореляція та нульова кореляція.
Коли одна змінна збільшується, інша змінна зменшується. Це називається негативною кореляцією.
Нульова кореляція означає відсутність зв’язку між двома оцінюваними змінними. Кореляцію можна візуально виразити, намалювавши діаграму розсіювання.
Це допомагає визначити силу та напрямок кореляції між змінними.
Що таке Асоціація?
В англійській мові асоціація — це розпливчастий термін, який не має лише одного точного значення. Це також може означати групу людей зі спільним мета або подібні інтереси.
Це акт об’єднання. У статистиці асоціація вказує на зв’язок між двома змінними.
Це відноситься до стосунків без уточнення їх і не обов’язково має бути причинно-наслідковим зв’язком. У статистиці асоціація вказує на зв’язок між двома змінними.
Він визначає загальний зв’язок, який може бути як лінійним, так і нелінійним. Декілька прикладів асоціації в статистиці - лямбда Гудмена і Крускала і ро Спірмена, кореляція відстані тощо.
Асоціацію можна визначити за допомогою різноманітних аналізів, таких як кореляційний аналіз, регресія аналіз тощо. Який метод ви використовуєте для визначення зв’язку між змінними.
А міцність асоціації залежить від характеристик даних змінних. Найпоширенішим способом аналізу асоціації є коефіцієнт рангової кореляції Спірмена.
Відносний ризик і співвідношення шансів, послідовна кореляція, коефіцієнт кореляції Пірсона. У психології асоціація - це психічний зв'язок, утворений конкретними зустрічами, що з'єднують поняття або психічні стани.
Асоціації можна знайти в багатьох різних школах думки, таких як біхевіоризм, психоаналіз, структуралізм, соціальна психологія та ін.
Основні відмінності між кореляцією та асоціацією
- Кореляція вимірює лінійний зв’язок між 2 випадковими змінними. З іншого боку, асоціація вимірює загальний зв’язок між 2 випадковими змінними, що означає, що її можна виміряти як у лінійних, так і в нелінійних зв’язках.
- Кореляцію можна пояснити як вимірювання асоціації з різними інструментами, які можуть допомогти виміряти величину. Однак асоціація — це поняття.
- Кореляцію можна використовувати в науці та статистиці. Асоціація майже не використовується в науці, але вона справедливо використовується в психології в різних школах думки.
- Кореляція кількісно визначає зв’язок між двома змінними за допомогою числа від -1 до +1, тоді як асоціація не може кількісно визначити зв’язок між змінними за допомогою числа.
- З цієї точки зору кореляція є точним терміном із правильним значенням, тоді як асоціація означає акт асоціювання.
- Кореляція - це зв'язок між 2 або більше об'єктами, а асоціація - це акт асоціювання.
- 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
Останнє оновлення: 11 червня 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 ♥️
Сандіп Бхандарі отримав ступінь бакалавра комп’ютерної техніки в Університеті Тапар (2006). Має 20 років досвіду роботи в технологічній сфері. Він має великий інтерес до різних технічних галузей, включаючи системи баз даних, комп'ютерні мережі та програмування. Ви можете прочитати більше про нього на його біо сторінка.
Ця стаття ефективно відрізняє кореляцію від асоціації, пропонуючи цінну інформацію щодо їх статистичної та практичної значущості.
Поглиблене порівняння між кореляцією та асоціацією є дуже інформативним і допомагає зрозуміти їхні справжні значення та застосування.
Кореляція та асоціація є двома поняттями, які неправильно використовуються, однак їхні відмінності чітко визначені, і їх використання має бути точним.
Терміни «кореляція» та «асоціація» можуть вводити в оману, стаття значною мірою роз’яснює їхні відмінності, і на них слід посилатися під час використання цих термінів.
Стаття ефективно висвітлює відмінності між кореляцією та асоціацією, надаючи детальне порівняння їх використання та застосовності.
Стаття забезпечує чітке розуміння понять кореляції та асоціації, а також того, як вони використовуються в статистиці та повсякденній мові.
Стаття містить всебічне обговорення кореляції та асоціації, проливаючи світло на їхні відмінності та застосування. Хотілося б побачити більше прикладів цих концепцій.
У статті пропонується вичерпне пояснення кореляції та асоціації, деталізується їхнє значення та забезпечується чітке розуміння їхніх відмінностей.