Разница между ассоциацией и корреляцией

Ассоциация против Корреляции

Ассоциация и корреляция - это два метода объяснения взаимосвязи между двумя статистическими переменными. Ассоциация относится к более обобщенному термину, и корреляция может рассматриваться как особый случай ассоциации, когда связь между переменными носит линейный характер..

Что такое ассоциация?

Статистический термин ассоциация определяется как отношение между двумя случайными переменными, что делает их статистически зависимыми. Это скорее общие отношения без упоминания специфических отношений, и нет необходимости быть причинно-следственной.

Многие статистические методы используются для установления связи между двумя переменными. Коэффициент корреляции Пирсона, отношение шансов, корреляция расстояний, лямбда Гудмана и Крускала и ро Спирмена (ρ) - несколько примеров.

Что такое корреляция?

Корреляция является мерой силы взаимосвязи между двумя переменными. Коэффициент корреляции количественно определяет степень изменения одной переменной на основе изменения другой переменной. В статистике корреляция связана с концепцией зависимости, которая представляет собой статистическую связь между двумя переменными

Коэффициент корреляции Пирсона или просто коэффициент корреляции r представляет собой значение от -1 до 1 (-1≤r≤ + 1). Это наиболее часто используемый коэффициент корреляции и действителен только для линейных отношений между переменными. Если r = 0, связь не существует, а если r≥0, связь прямо пропорциональна; значение одной переменной увеличивается с увеличением другой. Если r≤0, соотношение обратно пропорционально; одна переменная уменьшается по мере увеличения другой.

Из-за условия линейности коэффициент корреляции r также можно использовать для установления наличия линейной зависимости между переменными.

Ранговый коэффициент корреляции Спирмена и ранговый коэффициент корреляции Кендралла измеряют силу взаимосвязи, исключая линейный коэффициент. Они считают, что одна переменная увеличивается или уменьшается с другой. Если обе переменные увеличатся вместе, коэффициент будет положительным, а если одна переменная увеличится, а другая уменьшится, значение коэффициента будет отрицательным.

Коэффициенты ранговой корреляции используются только для установления типа взаимосвязи, но не для детального исследования, как коэффициент корреляции Пирсона. Они также используются для сокращения вычислений и делают результаты более независимыми от ненормальности рассматриваемых распределений.

В чем разница между ассоциацией и корреляцией?

• Ассоциация относится к общей взаимосвязи между двумя случайными переменными, в то время как корреляция относится к более или менее линейной взаимосвязи между случайными переменными..

• Ассоциация - это концепция, но корреляция - это мера ассоциации, и предоставляются математические инструменты для измерения величины корреляции..

• Коэффициент корреляции моментов произведения Пирсона устанавливает наличие линейных отношений и определяет характер отношений (являются ли они пропорциональными или обратно пропорциональными).

• Ранговые коэффициенты корреляции используются только для определения характера отношения, исключая линейность отношения (оно может быть или не быть линейным, но оно покажет, увеличиваются ли переменные вместе, уменьшаются ли вместе или одна увеличивается, а другая уменьшается или наоборот).