Sự khác biệt giữa Biến thể và Tương quan Một phần Sự khác nhau giữa

Biến thể so với tương quan một phần

Trong số liệu thống kê, có hai loại tương quan: tương quan hai chiều và tương quan từng phần. Tương quan đề cập đến mức độ và hướng liên kết các hiện tượng biến đổi - về cơ bản nó có thể dự đoán được từ đâu. Đó là mối quan hệ giữa hai biến; nó có thể âm, dương, hoặc cong. Nó được đo và biểu diễn bằng các thang số. Tương quan là tích cực khi giá trị gia tăng cùng nhau, và khi giá trị của chúng giảm xuống, chúng trở nên âm. Có ba giá trị có thể có trong mối tương quan: 1 cho một mối tương quan dương hoàn hảo; 0 biểu thị rằng không có tương quan; và -1 là cho một mối tương quan tiêu cực hoàn hảo. Những giá trị này chỉ ra mức độ tương quan tốt như thế nào.

Có hai loại correlations: sự tương quan bivariate và một phần. Tương quan bivariate đề cập đến việc phân tích cho hai biến, thường được biểu thị là X và Y - chủ yếu nhằm mục đích xác định mối quan hệ thực nghiệm mà chúng có. Mặt khác, sự tương quan một phần đo mức độ giữa hai biến ngẫu nhiên, với hiệu quả của một bộ kiểm soát các biến ngẫu nhiên được loại bỏ.

Các loại tương quan

Sự tương quan hai chiều có ích trong các giả thuyết đơn giản - kiểm tra mối liên hệ và mối quan hệ nhân quả. Nó thường được sử dụng để xem nếu các biến có liên quan với nhau - thường là biện pháp làm thế nào hai biến biến đổi cùng nhau cùng một lúc. Mục đích của một phân tích bivariate là ngoài mô tả; đó là khi nhiều quan hệ giữa nhiều biến được kiểm tra đồng thời. Một ví dụ về mối tương quan bivariate là chiều dài và chiều rộng của một đối tượng. Biến tương quan giúp hiểu và dự đoán kết quả của biến Y khi biến X là tùy ý hoặc khi một trong hai biến này khó đo lường. Để có thể đo tương quan bivariate, có thể chạy các thử nghiệm khác nhau, bao gồm thử nghiệm Pearson Product-Moment Correlation, scatterplot, và thử nghiệm tau-b của Kendall. Các kết quả kiểm tra 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 các ảnh hưởng của một hay nhiều biến liên quan được loại bỏ. Nó là tốt nhất được sử dụng trong hồi quy nhiều. Nó là một phương pháp được sử dụng để mô tả mối quan hệ giữa hai biến trong khi loại bỏ các hiệu ứng của một biến khác hoặc nhiều hơn trong một mối quan hệ. Nó thu thập các biến số để có thể kết luận rằng một hành vi tập thể là một trong số đó. Tương quan một phần rất hữu ích trong việc khám phá các mối quan hệ giả mạo, và phát hiện các mối quan hệ ẩn cũng vậy.Một ví dụ về sự tương quan một phần là mối quan hệ giữa chiều cao và chiều cao của một người, đồng thời kiểm soát tuổi tác.

Ultimatum

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

Tóm tắt:

1. Trong số liệu thống kê, có hai loại tương quan: tương quan hai chiều và tương quan từng phần.

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

3. Có hai loại tương quan: sự tương quan bivariate và một phần. Tương quan bivariate đề cập đến việc phân tích cho hai biến, thường được biểu thị là X và Y - chủ yếu nhằm mục đích xác định mối quan hệ thực nghiệm mà chúng có.

4. Mặt khác, sự tương quan một phần đo lường mức độ giữa hai biến ngẫu nhiên, với hiệu quả của một bộ kiểm soát các biến ngẫu nhiên được loại bỏ.

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