Forskelle mellem bivariat og delkorrelation Forskel mellem

Bivariate vs Partial Correlation

I statistik er der to typer af korrelationer: den bivariate korrelation og den delvise korrelation. Korrelation henviser til graden og retningen for forening af variable fænomener - det er dybest set, hvor godt man kan forudsiges fra den anden. Det er forholdet mellem to variabler; det kan være negativt, positivt eller krøllet. Det måles og udtrykkes ved hjælp af numeriske skalaer. Korrelationer er positive, når deres værdier stiger sammen, og når deres værdier falder bliver de negative. Der er tre mulige værdier i en korrelation: 1 er for en perfekt positiv korrelation; 0 repræsenterer, at der ikke er nogen sammenhæng; og -1 er for en perfekt negativ korrelation. Disse værdier viser, hvor godt sammenhængen er.

Der er to typer af korrelationer: den bivariate og den delvise korrelation. Den bivariate korrelation refererer til analysen til to variabler, ofte betegnet som X og Y - hovedsagelig med det formål at bestemme det empiriske forhold, de har. På den anden side måler den partielle korrelation graden mellem to tilfældige variabler, idet effekten af ​​et sæt af kontrollerende tilfældige variabler fjernes.

Typer af korrelationer

En bivariat korrelation er nyttig i simple hypoteser-test af association og kausalitet. Det bruges almindeligt for at se om variablerne er relateret til hinanden - normalt måler det, hvordan disse to variabler ændres sammen på samme tid. Formålet med en bivariatanalyse er mere end beskrivende; det er, når flere forbindelser mellem flere variabler undersøges samtidigt. Et eksempel på bivariat korrelation er længden og bredden af ​​en genstand. Bivariate korrelation hjælper med at forstå og forudsige resultatet af Y-variablen, når X-variablen er vilkårlig, eller når en af ​​variablerne er svære at måle. For at kunne måle en bivariat korrelation kan forskellige tests udføres, herunder Pearson Product-Moment Correlation test, scatterplot og Kendalls tau-b test. Testresultaterne af denne korrelation vises almindeligvis i en korrelationsmatrix.

Delvis korrelation henviser til forholdet mellem to variabler, når virkningerne af en eller flere relaterede variabler fjernes. Det bruges bedst i flere regressioner. Det er en metode, der bruges til at beskrive forholdet mellem to variabler, mens man fjerner virkningerne af en anden variabel eller mere i et forhold. Den indsamler variabler for at kunne konkludere, at en kollektiv adfærd er blandt dem. Delvis korrelation er nyttig til at afdække falske relationer, og detekterer også skjulte relationer.Et eksempel på delvis korrelation er forholdet mellem ens højde og vægt, samtidig med at man styrer for alder.

Ultimatum

Forskellen mellem bivariat korrelation og delvis korrelation er, at bivariat korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter, der grundlæggende beskriver forholdet mellem to lineære variabler, mens partiel korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter efter kontrol for en eller flere variabler.

Sammendrag:

1. I statistikker er der to typer af korrelationer: den bivariate korrelation og den delvise korrelation.

2. Korrelation henviser til graden og retningen for forening af variable fænomener - det er dybest set, hvor godt man kan forudsiges fra den anden.

3. Der er to typer af korrelationer: den bivariate og den delvise korrelation. Den bivariate korrelation refererer til analysen til to variabler, ofte betegnet som X og Y - hovedsagelig med det formål at bestemme det empiriske forhold, de har.

4. På den anden side måler den partielle korrelation graden mellem to tilfældige variabler, idet effekten af ​​et sæt styrende tilfældige variabler fjernes.

5. Forskellen mellem bivariat korrelation og delvis korrelation er, at bivariat korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter, der grundlæggende beskriver forholdet mellem to lineære variabler, mens partiel korrelation bruges til at opnå korrelationskoefficienter efter kontrol for en eller flere variabler.