Асоціація проти кореляції
Асоціація та кореляція - це два способи пояснення зв’язку між двома статистичними змінними. Асоціація відноситься до більш узагальненого терміна і кореляція може розглядатися як особливий випадок асоціації, де зв'язок між змінними має лінійний характер.
Що таке асоціація?
Статистична асоціація термінів визначається як залежність між двома випадковими змінними, що робить їх статистично залежними. Це стосується радше загальних відносин без конкретики відносин, і причинно-наслідкові зв'язки не обов'язково.
Для встановлення зв'язку між двома змінними використовується багато статистичних методів. Коефіцієнт кореляції Пірсона, коефіцієнт шансів, кореляція відстані, лямбда Гудмана та Крускала та rho (ρ) Пірсона - кілька прикладів.
Що таке кореляція?
Кореляція - це міра міцності зв’язку між двома змінними. Коефіцієнт кореляції кількісно визначає ступінь зміни однієї змінної на основі зміни іншої змінної. У статистиці кореляція пов'язана з поняттям залежності, що є статистичним співвідношенням між двома змінними
Коефіцієнт кореляції Пірсона або просто коефіцієнт кореляції r - це значення від -1 до 1 (-1≤r≤ + 1). Це найбільш часто використовуваний коефіцієнт кореляції і справедливий лише для лінійної залежності між змінними. Якщо r = 0, відношення не існує, а якщо r≥0, відношення прямо пропорційне; значення однієї змінної зростає зі збільшенням іншої. Якщо r≤0, відношення обернено пропорційне; одна змінна зменшується в міру збільшення іншої.
Через умови лінійності коефіцієнт кореляції r також може бути використаний для встановлення наявності лінійної залежності між змінними.
Коефіцієнт коефіцієнта кореляції Спірмена та коефіцієнт кореляції Кендралла визначають силу зв'язку, виключаючи лінійний коефіцієнт. Вони вважають, наскільки одна змінна збільшується або зменшується з іншою. Якщо обидві змінні збільшуються разом, коефіцієнт буде позитивним, а якщо одна змінна збільшується, а інша зменшується, значення коефіцієнта буде від'ємним.
Ранкові коефіцієнти кореляції використовуються просто для встановлення типу відносини, але не для детального дослідження, як коефіцієнт кореляції Пірсона. Вони також використовуються для зменшення обчислень та надання результатів більш незалежними від ненормативності розглянутих розподілів.
Яка різниця між асоціацією та кореляцією?
• Асоціація посилається на загальну залежність між двома випадковими змінними, тоді як кореляція стосується більш-менш лінійної залежності між випадковими змінними.
• асоціація - це поняття, але кореляція - це міра асоціації, і математичні інструменти надаються для вимірювання величини кореляції.
• Коефіцієнт кореляції моменту Пірсона визначає наявність лінійного співвідношення та визначає характер взаємозв'язку (чи є вони пропорційними чи обернено пропорційними).
• Ранкові коефіцієнти кореляції використовуються лише для визначення природи взаємозв'язку, виключаючи лінійність відношення (воно може бути, а може і не бути лінійним, але воно покаже, чи збільшуються змінні разом, зменшуються разом або одна збільшується, а інша зменшується або навпаки).