Unterschiede zwischen bivariater und teilweise Korrelation

Bivariate und teilweise Korrelation

In Statistiken gibt es zwei Arten von Korrelationen: die bivariate Korrelation und die teilweise Korrelation. Korrelation bezieht sich auf den Grad und die Richtung der Assoziation variabler Phänomene. Es ist die Beziehung, die zwei Variablen teilen; Es kann negativ, positiv oder krummlinig sein. Es wird gemessen und mit numerischen Skalen ausgedrückt. Korrelationen sind positiv, wenn ihre Werte zusammen zunehmen und wenn ihre Werte abnehmen, werden sie negativ. Es gibt drei mögliche Werte in einer Korrelation: 1 ist für eine perfekte positive Korrelation; 0 stellt dar, dass es keine Korrelation gibt; und -1 ist für eine perfekte negative Korrelation. Diese Werte zeigen, wie gut die Korrelation ist.

Es gibt zwei Arten von Korrelationen: die bivariate und die teilweise Korrelation. Die bivariate Korrelation bezieht sich auf die Analyse auf zwei Variablen, die häufig als X und Y bezeichnet werden - haupt. Andererseits misst die partielle Korrelation den Grad zwischen zwei Zufallsvariablen, wobei der Effekt einer Reihe von kontrollierenden Zufallsvariablen entfernt wird.

Arten von Korrelationen

Eine bivariate Korrelation ist hilfreich bei einfachen Hypothesentests von Assoziation und Kausalität. Es wird häufig verwendet, um festzustellen, ob die Variablen miteinander zusammenhängen - normalerweise misst es, wie sich diese beiden Variablen gleichzeitig verändern. Der Zweck einer bivariaten Analyse ist jenseits deskriptiv; Dies ist, wenn mehrere Beziehungen zwischen mehreren Variablen gleichzeitig untersucht werden. Ein Beispiel für die bivariate Korrelation ist die Länge und Breite eines Objekts. Die bivariate Korrelation hilft dabei. Um eine bivariate Korrelation messen zu können, können verschiedene Tests durchgeführt werden, einschließlich des Pearson-Produktmoment-Korrelationstests, des Scatterplot und des Tau-B-Tests von Kendall. Die Testergebnisse dieser Korrelation werden üblicherweise in einer Korrelationsmatrix angezeigt.

Die partielle Korrelation bezieht sich auf die Beziehung zwischen zwei Variablen, wenn die Auswirkungen einer oder mehrerer verwandter Variablen entfernt werden. Es wird am besten in der multiplen Regression verwendet. Es ist eine Methode, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei Variablen zu beschreiben und gleichzeitig die Auswirkungen einer anderen Variablen oder mehr innerhalb einer Beziehung wegzunehmen. Es sammelt Variablen, um zu dem Schluss zu kommen, dass ein kollektives Verhalten von ihnen ist. Die teilweise Korrelation ist nützlich, um falsche Beziehungen aufzudecken und verborgene Beziehungen zu erkennen. Ein Beispiel für eine teilweise Korrelation ist die Beziehung zwischen Größe und Gewicht, während sie das Alter kontrollieren.

Ultimatum

Der Unterschied zwischen bivariater Korrelation und partieller Korrelation besteht darin, dass die bivariate Korrelation verwendet wird, um Korrelationskoeffizienten zu erhalten.

Zusammenfassung:

1. In Statistiken gibt es zwei Arten von Korrelationen: die bivariate Korrelation und die teilweise Korrelation.

2. Korrelation bezieht sich auf den Grad und die Richtung der Assoziation variabler Phänomene.

3. Es gibt zwei Arten von Korrelationen: die bivariate und die teilweise Korrelation. Die bivariate Korrelation bezieht sich auf die Analyse auf zwei Variablen, die häufig als X und Y bezeichnet werden - haupt.

4. Andererseits misst die partielle Korrelation den Grad zwischen zwei Zufallsvariablen, wobei der Effekt einer Reihe von kontrollierenden Zufallsvariablen entfernt wird.

5. Der Unterschied zwischen bivariater Korrelation und partieller Korrelation besteht darin, dass die bivariate Korrelation verwendet wird, um Korrelationskoeffizienten zu erhalten.