Diferenças entre correlação bivariada e parcial

Correlação bivariada vs parcial

Nas estatísticas, existem dois tipos de correlações: a correlação bivariada e a correlação parcial. Correlação refere-se ao grau e direção da associação de fenômenos variáveis ​​- é basicamente o quão bem um pode ser previsto pelo outro. É o relacionamento que duas variáveis ​​compartilham; pode ser negativo, positivo ou curvilíneo. É medido e expresso usando escalas numéricas. As correlações são positivas quando seus valores aumentam juntos e, quando diminuem, elas se tornam negativas. Existem três valores possíveis em uma correlação: 1 é para uma correlação positiva perfeita; 0 representa que não há correlação; e -1 é para uma correlação negativa perfeita. Esses valores mostram quão boa é a correlação.

Existem dois tipos de correlações: a correlação bivariada e a parcial. A correlação bivariada refere-se à análise de duas variáveis, muitas vezes denotadas como X e Y - principalmente com o objetivo de determinar a relação empírica que elas possuem. Por outro lado, a correlação parcial mede o grau entre duas variáveis ​​aleatórias, com o efeito de um conjunto de variáveis ​​aleatórias controladoras removidas.

Tipos de correlações

Uma correlação bivariada é útil no simples teste de hipóteses de associação e causalidade. É comumente usado para verificar se as variáveis ​​estão relacionadas umas às outras - geralmente mede como essas duas variáveis ​​mudam juntas ao mesmo tempo. O objetivo de uma análise bivariada é mais do que descritivo; é quando múltiplas relações entre múltiplas variáveis ​​são examinadas simultaneamente. Um exemplo de correlação bivariada é o comprimento e a largura de um objeto. A correlação bivariada ajuda a entender e prever o resultado da variável Y quando a variável X é arbitrária ou quando uma das variáveis ​​é difícil de medir. Para poder medir uma correlação bivariada, testes diferentes podem ser executados, incluindo o teste de Correlação de Momento do Produto Pearson, o gráfico de dispersão e o teste tau-b de Kendall. Os resultados dos testes dessa correlação geralmente são exibidos em uma matriz de correlação.

Correlação parcial refere-se ao relacionamento entre duas variáveis ​​quando os efeitos de uma ou mais variáveis ​​relacionadas são removidos. É melhor usado em regressão múltipla. É um método usado para descrever o relacionamento entre duas variáveis ​​enquanto tira os efeitos de outra variável ou mais em um relacionamento. Ele coleta variáveis ​​para poder concluir que um comportamento coletivo está entre elas. A correlação parcial é útil para descobrir relacionamentos espúrios e também para detectar relacionamentos ocultos. Um exemplo de correlação parcial é a relação entre a altura e o peso da pessoa, enquanto controla a idade.

Ultimato

A diferença entre correlação bivariada e correlação parcial é que a correlação bivariada é usada para obter coeficientes de correlação, basicamente, descrevendo a medida da relação entre duas variáveis ​​lineares, enquanto a correlação parcial é usada para obter coeficientes de correlação após o controle de uma ou mais variáveis.

Resumo:

1. Nas estatísticas, existem dois tipos de correlações: a correlação bivariada e a correlação parcial.

2. Correlação refere-se ao grau e direção da associação de fenômenos variáveis ​​- é basicamente o quão bem um pode ser previsto do outro.

3. Existem dois tipos de correlações: a correlação bivariada e a parcial. A correlação bivariada refere-se à análise de duas variáveis, frequentemente denominadas X e Y - principalmente com o objetivo de determinar a relação empírica que elas possuem.

4. Por outro lado, a correlação parcial mede o grau entre duas variáveis ​​aleatórias, com o efeito de um conjunto de variáveis ​​aleatórias controladoras removidas.

5. A diferença entre correlação bivariada e correlação parcial é que a correlação bivariada é usada para obter coeficientes de correlação, descrevendo basicamente a medida da relação entre duas variáveis ​​lineares, enquanto a correlação parcial é usada para obter coeficientes de correlação após o controle de uma ou mais variáveis.