Diferença entre associação e correlação

Associação vs Correlação

Associação e correlação são dois métodos para explicar uma relação entre duas variáveis ​​estatísticas. Associação refere-se a um termo mais generalizado e a correlação pode ser considerada como um caso especial de associação, onde a relação entre as variáveis ​​é de natureza linear.

O que é Associação?

O termo estatístico de associação é definido como um relacionamento entre duas variáveis ​​aleatórias, o que as torna estatisticamente dependentes. Refere-se a um relacionamento geral, sem que detalhes do relacionamento sejam mencionados, e não é necessário ser um relacionamento causal.

Muitos métodos estatísticos são usados ​​para estabelecer a associação entre duas variáveis. O coeficiente de correlação de Pearson, razão de chances, correlação de distância, Lambda de Goodman e Kruskal e rho (ρ) de Spearman são alguns exemplos.

O que é correlação?

Correlação é uma medida da força do relacionamento entre duas variáveis. O coeficiente de correlação quantifica o grau de alteração de uma variável com base na alteração da outra variável. Na estatística, a correlação está ligada ao conceito de dependência, que é a relação estatística entre duas variáveis

O coeficiente de correlação de Pearson ou apenas o coeficiente de correlação r é um valor entre -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). É o coeficiente de correlação mais comumente usado e válido apenas para uma relação linear entre as variáveis. Se r = 0, não existe relação, e se r≥0, a relação é diretamente proporcional; o valor de uma variável aumenta com o aumento na outra. Se r≤0, o relacionamento é inversamente proporcional; uma variável diminui à medida que a outra aumenta.

Devido à condição de linearidade, o coeficiente de correlação r também pode ser usado para estabelecer a presença de uma relação linear entre as variáveis.

O coeficiente de correlação de Spearman e Kendrall medem a força do relacionamento, excluindo o fator linear. Eles consideram a extensão em que uma variável aumenta ou diminui com a outra. Se ambas as variáveis ​​aumentarem juntas, o coeficiente será positivo e se uma variável aumentar enquanto a outra diminuir, o valor do coeficiente será negativo.

Os coeficientes de correlação de classificação são usados ​​apenas para estabelecer o tipo de relacionamento, mas não para investigar em detalhes como o coeficiente de correlação de Pearson. Eles também são usados ​​para reduzir os cálculos e tornar os resultados mais independentes da não normalidade das distribuições consideradas.

Qual é a diferença entre Associação e Correlação?

• Associação refere-se ao relacionamento geral entre duas variáveis ​​aleatórias enquanto a correlação refere-se a um relacionamento mais ou menos linear entre as variáveis ​​aleatórias.

• Associação é um conceito, mas correlação é uma medida de associação e ferramentas matemáticas são fornecidas para medir a magnitude da correlação..

• O coeficiente de correlação do momento do produto de Pearson estabelece a presença de um relacionamento linear e determina a natureza do relacionamento (sejam proporcionais ou inversamente proporcionais).

• Os coeficientes de correlação de classificação são usados ​​para determinar apenas a natureza do relacionamento, excluindo a linearidade do relacionamento (pode ou não ser linear, mas informa se as variáveis ​​aumentam juntas, diminuem juntas ou uma aumenta enquanto a outra diminui ou vice-versa).