Erinevus Seostamise Ja Korrelatsiooni Vahel

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-16 08:38

Seos vs korrelatsioon

Seos ja korrelatsioon on kaks meetodit kahe statistilise muutuja vahelise seose selgitamiseks. Assotsiatsioon viitab üldisemale terminile ja korrelatsiooni võib pidada assotsiatsiooni erijuhtumiks, kus muutujate suhe on oma olemuselt lineaarne.

Mis on ühing?

Statistiline termin seos on määratletud kui suhe kahe juhusliku muutuja vahel, mis muudab need statistiliselt sõltuvaks. See viitab pigem üldisele seosele, kusjuures seose spetsiifikaid ei mainita ning põhjuslikuks seoseks ei pea olema.

Kahe muutuja vahelise seose tuvastamiseks kasutatakse paljusid statistilisi meetodeid. Pearsoni korrelatsioonikordaja, koefitsiendi suhe, vahekorrelatsioon, Goodmani ja Kruskali lambda ning Spearmani rho (ρ) on mõned näited.

Mis on korrelatsioon?

Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose tugevuse mõõt. Korrelatsioonikordaja kvantifitseerib ühe muutuja muutumisastme, lähtudes teise muutuja muutusest. Statistikas on korrelatsioon seotud sõltuvuse mõistega, mis on kahe muutuja statistiline seos

Pearsoni korrelatsioonikordaja või lihtsalt korrelatsioonikordaja r on väärtus vahemikus -1 kuni 1 (-1≤r≤ + 1). See on kõige sagedamini kasutatav korrelatsioonikordaja ja kehtib ainult muutujate vahelise lineaarse seose korral. Kui r = 0, pole seost olemas ja kui r ≥0, on seos otseselt proportsionaalne; ühe muutuja väärtus suureneb koos teise kasvuga. Kui r≤0, on seos pöördvõrdeline; üks muutuja väheneb teise kasvades.

Lineaarsuse tingimuse tõttu saab muutujate vahelise lineaarse seose tuvastamiseks kasutada ka korrelatsioonikordajat r.

Spearmani astme korrelatsioonikordaja ja Kendralli astme korrelatsioonikordaja mõõdavad seose tugevust, välja arvatud lineaarne tegur. Nad võtavad arvesse seda, kui suures ulatuses üks muutuja teisega suureneb või väheneb. Kui mõlemad muutujad koos suurenevad, on koefitsient positiivne ja kui üks muutuja suureneb, teine langeb, on koefitsiendi väärtus negatiivne.

Auastmekorrelatsiooni koefitsiente kasutatakse lihtsalt seose tüübi kindlakstegemiseks, kuid mitte üksikasjalikuks uurimiseks nagu Pearsoni korrelatsioonikordaja. Neid kasutatakse ka arvutuste vähendamiseks ja tulemuste sõltumatuks tegemiseks vaadeldavate jaotuste mittestormaalsusest.

Mis vahe on assotsiatsioonil ja korrelatsioonil?

• Assotsiatsioon viitab kahe juhusliku muutuja üldisele seosele, korrelatsioon aga enam-vähem lineaarsele seosele juhuslike muutujate vahel.

• Assotsiatsioon on mõiste, kuid korrelatsioon on assotsieerumise mõõdupuu ja korrelatsiooni suuruse mõõtmiseks pakutakse matemaatilisi tööriistu.

• Pearsoni korrutuskoefitsient korrigeerib lineaarse seose olemasolu ja määrab seose olemuse (olgu need siis proportsionaalsed või pöördvõrdelised).

• Järjekorrelatsioonikordajaid kasutatakse ainult seose olemuse määramiseks, välistades seose lineaarsuse (see võib olla lineaarne või mitte, kuid see annab teada, kas muutujad suurenevad koos, vähenevad koos või kas üks suureneb, samas kui teine väheneb või väheneb. vastupidi).