Diferența Dintre Asociere și Corelație

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

Asociere vs corelație

Asocierea și corelația sunt două metode de explicare a unei relații între două variabile statistice. Asocierea se referă la un termen mai generalizat și corelația poate fi considerată ca un caz special de asociere, în care relația dintre variabile este de natură liniară.

Ce este Asociația?

Asocierea statistică a termenului este definită ca o relație între două variabile aleatorii care le face dependente statistic. Se referă mai degrabă la o relație generală fără ca specificul relației să fie menționat și nu este necesar să fie o relație cauzală.

Multe metode statistice sunt utilizate pentru a stabili asocierea dintre două variabile. Coeficientul de corelație al lui Pearson, raportul de șanse, corelația distanței, Lambda lui Goodman și Kruskal și rho-ul lui Spearman (ρ) sunt câteva exemple.

Ce este corelația?

Corelația este o măsură a puterii relației dintre două variabile. Coeficientul de corelație cuantifică gradul de schimbare al unei variabile pe baza schimbării celeilalte variabile. În statistici, corelația este legată de conceptul de dependență, care este relația statistică dintre două variabile

Coeficientul de corelație Pearson sau doar coeficientul de corelație r este o valoare cuprinsă între -1 și 1 (-1≤r≤ + 1). Este cel mai frecvent utilizat coeficient de corelație și valabil numai pentru o relație liniară între variabile. Dacă r = 0, nu există nicio relație, iar dacă r≥0, relația este direct proporțională; valoarea unei variabile crește odată cu creșterea celeilalte. Dacă r≤0, relația este invers proporțională; o variabilă scade pe măsură ce cealaltă crește.

Datorită condiției de liniaritate, coeficientul de corelație r poate fi, de asemenea, utilizat pentru a stabili prezența unei relații liniare între variabile.

Coeficientul de corelație a rangului lui Spearman și coeficientul de corelație a rangului lui Kendrall măsoară forța relației, excluzând factorul liniar. Ei iau în considerare măsura în care o variabilă crește sau scade odată cu cealaltă. Dacă ambele variabile cresc împreună, coeficientul va fi pozitiv și dacă o variabilă crește în timp ce cealaltă scade, valoarea coeficientului va fi negativă.

Coeficienții de corelație de rang sunt folosiți doar pentru a stabili tipul relației, dar nu pentru a investiga în detaliu, cum ar fi coeficientul de corelație Pearson. Ele sunt, de asemenea, utilizate pentru a reduce calculele și a face rezultatele mai independente de non-normalitatea distribuțiilor luate în considerare.

Care este diferența dintre asociere și corelație?

• Asocierea se referă la relația generală dintre două variabile aleatorii, în timp ce corelația se referă la o relație mai mult sau mai puțin liniară între variabilele aleatoare.

• Asocierea este un concept, dar corelația este o măsură a asocierii și sunt furnizate instrumente matematice pentru a măsura magnitudinea corelației.

• Coeficientul de corelație al produsului Pearson stabilește prezența unei relații liniare și determină natura relației (indiferent dacă sunt proporționale sau invers proporționale).

• Coeficienții de corelație a rangului sunt utilizați pentru a determina natura relației, exclusiv liniaritatea relației (poate sau nu să fie liniară, dar va spune dacă variabilele cresc împreună, scad împreună sau una crește în timp ce cealaltă scade sau viceversa).