Sự khác biệt giữa Bivariate và Tương quan một phần

Bivariate vs Tương quan một phần

Trong thống kê, có hai loại tương quan: tương quan bivariate và tương quan một phần. Tương quan đề cập đến mức độ và hướng liên kết của các hiện tượng biến đổi - về cơ bản là người ta có thể dự đoán tốt như thế nào từ người khác. Đó là mối quan hệ mà hai biến chia sẻ; nó có thể là tiêu cực, tích cực hoặc curvilinear. Nó được đo và thể hiện bằng thang số. Tương quan là tích cực khi giá trị của chúng tăng cùng nhau và khi giá trị của chúng giảm, chúng trở thành âm. Có ba giá trị có thể có trong một mối tương quan: 1 là cho một mối tương quan tích cực hoàn hảo; 0 thể hiện rằng không có mối tương quan; và -1 là cho một mối tương quan tiêu cực hoàn hảo. Các giá trị này cho thấy mức độ tương quan tốt như thế nào.

Có hai loại tương quan: tương quan bivariate và tương quan một phần. Mối tương quan bivariate đề cập đến phân tích cho hai biến, thường được ký hiệu là X và Y - chủ yếu cho mục đích xác định mối quan hệ thực nghiệm mà họ có. Mặt khác, mối tương quan một phần đo lường mức độ giữa hai biến ngẫu nhiên, với hiệu ứng của một tập hợp các biến ngẫu nhiên được loại bỏ.

Các loại tương quan

Một mối tương quan bivariate là hữu ích trong các giả thuyết đơn giản - kiểm tra mối liên hệ và quan hệ nhân quả. Nó thường được sử dụng để xem các biến có liên quan với nhau hay không - thông thường nó đo lường hai biến đó thay đổi cùng một lúc như thế nào. Mục đích của phân tích bivariate là vượt quá mô tả; đó là khi nhiều quan hệ giữa nhiều biến được kiểm tra đồng thời. Một ví dụ về tương quan bivariate là chiều dài và chiều rộng của một đối tượng. Tương quan Bivariate giúp hiểu và dự đoán kết quả của biến Y khi biến X là tùy ý hoặc khi một trong hai biến khó đo. Để có thể đo lường mối tương quan bivariate, các thử nghiệm khác nhau có thể được chạy, bao gồm thử nghiệm Tương quan thời điểm sản phẩm Pearson, phân tán và thử nghiệm tau-b của Kendall. Các kết quả thử nghiệm của mối tương quan này thường được hiển thị trong một ma trận tương quan.

Tương quan một phần đề cập đến mối quan hệ giữa hai biến khi loại bỏ ảnh hưởng của một hoặc nhiều biến liên quan. Nó được sử dụng tốt nhất trong hồi quy bội. Đó là một phương pháp được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa hai biến trong khi lấy đi các tác động của biến khác hoặc nhiều hơn trong một mối quan hệ. Nó thu thập các biến để có thể kết luận rằng một hành vi tập thể nằm trong số đó. Tương quan một phần rất hữu ích cho việc phát hiện ra các mối quan hệ giả và cũng phát hiện các mối quan hệ ẩn. Một ví dụ về tương quan một phần là mối quan hệ giữa chiều cao và cân nặng của một người, trong khi kiểm soát tuổi tác.

Tối hậu thư

Sự khác biệt giữa tương quan bivariate và tương quan một phần là tương quan bivariate được sử dụng để thu được các hệ số tương quan, về cơ bản, mô tả thước đo mối quan hệ giữa hai biến tuyến tính, trong khi tương quan một phần được sử dụng để có được hệ số tương quan sau khi kiểm soát một hoặc nhiều biến..

Tóm lược:

1. Trong thống kê, có hai loại tương quan: tương quan bivariate và tương quan một phần.

2. Tương quan đề cập đến mức độ và hướng liên kết của các hiện tượng biến đổi - về cơ bản, người ta có thể dự đoán tốt như thế nào từ người khác.

3. Có hai loại tương quan: tương quan bivariate và tương quan một phần. Mối tương quan bivariate đề cập đến phân tích cho hai biến, thường được ký hiệu là X và Y - chủ yếu nhằm mục đích xác định mối quan hệ thực nghiệm mà họ có.

4. Mặt khác, mối tương quan một phần đo lường mức độ giữa hai biến ngẫu nhiên, với hiệu ứng của một tập hợp các biến ngẫu nhiên được loại bỏ.

5. Sự khác biệt giữa tương quan bivariate và tương quan một phần là tương quan bivariate được sử dụng để thu được các hệ số tương quan, về cơ bản mô tả thước đo mối quan hệ giữa hai biến tuyến tính, trong khi tương quan một phần được sử dụng để có được hệ số tương quan sau khi kiểm soát một hoặc nhiều biến..