Diferența dintre asociere și corelație

Asociere vs. corelare

Asocierea și corelarea sunt două metode de explicare a unei relații între două variabile statistice. Asocierea se referă la un termen mai generalizat și o corelație poate fi considerată un caz special de asociere, unde relația dintre variabile are caracter liniar.

Ce este Asociația?

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 necesară o relație de cauzalitate.

Multe metode statistice sunt utilizate pentru a stabili asocierea între două variabile. Coeficientul de corelație Pearson, rata probabilității, corelația distanței, rh (ρ) lui Goodman și Kruskal și rho (ρ) ale lui Spearman sunt câteva exemple.

Ce este corelația?

Corelația este o măsură a puterii relației dintre două variabile. Coeficientul de corelare cuantifică gradul de modificare a unei variabile bazat pe schimbarea 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 între -1 și 1 (-1≤r≤ + 1). Acesta este cel mai frecvent utilizat coeficient de corelație și valabil numai pentru o relație liniară între variabile. Dacă r = 0, nu există nici o relație și dacă r≥0, relația este direct proporțională; valoarea unei variabile crește cu creșterea celeilalte. Dacă r≤0, relația este invers proporțională; o variabilă scade, pe măsură ce cealaltă crește.

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

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

Coeficienții de corelare a rangului 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?

• Asociația 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.

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

• Coeficientul de corelație a momentului de produs Pearson stabilește prezența unei relații liniare și determină natura relației (indiferent dacă este proporțională sau invers proporțională).

• Coeficienții de corelare a rangului sunt folosiți pentru a determina natura relației numai cu excepția liniarității relației (poate sau nu să fie liniară, dar va indica dacă variabilele cresc împreună, scad împreună sau unul crește în timp ce celălalt scade sau viceversa).