Asociere vs corelare
Asocierea și corelarea sunt două metode de a explica o relație între două variabile statistice. Asocierea se referă la un termen mai generalizat, iar corelația poate fi considerată un caz special de asociere, în care relația dintre variabile este de natură liniară.
Ce este asocierea?
Asocierea termenului statistic este definită ca o relație între două variabile aleatoare care le face dependente statistic. Se referă mai degrabă la o relație generală fără specificul relației menționate și nu este necesar să fie o relație cauzală.
Multe metode statistice sunt folosite pentru a stabili asocierea dintre două variabile. Coeficientul de corelație al lui Pearson, raportul de cote, corelația distanței, Lambda lui Goodman și Kruskal și rho (ρ) lui Spearman sunt câteva exemple.
Ce este corelația?
Corelația este o măsură a puterii relației dintre două variabile. Coeficientul de corelație cuantifică gradul de modificare a unei variabile pe baza modificării celeil alte variabile. În statistică, corelația este legată de conceptul de dependență, care este relația statistică dintre două variabile
Coeficientul de corelație al lui Pearson sau doar coeficientul de corelație r este o valoare între -1 și 1 (-1≤r≤+1). Este cel mai des folosit coeficient de corelație și valabil doar 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 celeil alte. Dacă r≤0, relația este invers proporțională; o variabilă scade pe măsură ce ceal altă crește.
Din cauza condiției de liniaritate, coeficientul de corelație r poate fi folosit și pentru a stabili prezența unei relații liniare între variabile.
Coeficientul de corelare a rangului lui Spearman și coeficientul de corelare a rangului lui Kendrall măsoară puterea relației, excluzând factorul liniar. Ei iau în considerare măsura în care o variabilă crește sau scade odată cu ceal altă. Dacă ambele variabile cresc împreună, coeficientul va fi pozitiv și dacă o variabilă crește în timp ce ceal altă 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 al lui Pearson. Ele sunt, de asemenea, utilizate pentru a reduce calculele și a face rezultatele mai independente de nenormalitatea distribuțiilor luate în considerare.
Care este diferența dintre asociere și corelare?
• Asocierea se referă la relația generală dintre două variabile aleatoare, 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 momentului produs al lui Pearson stabilește prezența unei relații liniare și determină natura relației (fie că sunt proporționale sau invers proporționale).
• Coeficienții de corelație de rang sunt utilizați numai pentru a determina natura relației, excluzând liniaritatea relației (poate fi liniară sau nu, dar va spune dacă variabilele cresc împreună, descresc împreună sau crește una în timp ce celăl alt scade sau invers).
