Assoziation gegen Korrelation
Assoziation und Korrelation sind zwei Methoden zur Erklärung einer Beziehung zwischen zwei statistischen Variablen. Assoziation bezieht sich auf einen allgemeineren Begriff, und Korrelation kann als Sonderfall der Assoziation betrachtet werden, bei dem die Beziehung zwischen den Variablen linearer Natur ist.
Was ist Verein?
Die statistische Termassoziation ist definiert als eine Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen, die sie statistisch abhängig macht. Es bezieht sich eher auf eine allgemeine Beziehung, ohne dass Einzelheiten der Beziehung erwähnt werden, und es ist nicht notwendig, eine kausale Beziehung zu sein.
Viele statistische Methoden werden verwendet, um die Assoziation zwischen zwei Variablen herzustellen. Pearsons Korrelationskoeffizient, Odds Ratio, Distanzkorrelation, Goodmans und Kruskals Lambda und Spearmans Rho (ρ) sind einige Beispiele.
Was ist Korrelation?
Die Korrelation ist ein Maß für die Stärke der Beziehung zwischen zwei Variablen. Der Korrelationskoeffizient quantifiziert den Änderungsgrad einer Variablen basierend auf der Änderung der anderen Variablen. In der Statistik ist die Korrelation mit dem Konzept der Abhängigkeit verbunden, dh der statistischen Beziehung zwischen zwei Variablen
Der Pearson-Korrelationskoeffizient oder nur der Korrelationskoeffizient r ist ein Wert zwischen -1 und 1 (-1 ≤ r ≤ + 1). Es ist der am häufigsten verwendete Korrelationskoeffizient und gilt nur für eine lineare Beziehung zwischen den Variablen. Wenn r = 0 ist, existiert keine Beziehung, und wenn r ≥ 0 ist, ist die Beziehung direkt proportional; Der Wert einer Variablen steigt mit der Zunahme der anderen. Wenn r ≤ 0 ist, ist die Beziehung umgekehrt proportional; Eine Variable nimmt ab, während die andere zunimmt.
Aufgrund der Linearitätsbedingung kann der Korrelationskoeffizient r auch verwendet werden, um das Vorhandensein einer linearen Beziehung zwischen den Variablen festzustellen.
Der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman und der Rangkorrelationskoeffizient nach Kendrall messen die Stärke der Beziehung ohne den linearen Faktor. Sie berücksichtigen das Ausmaß, in dem eine Variable mit der anderen zunimmt oder abnimmt. Wenn beide Variablen zusammen zunehmen, wird der Koeffizient positiv sein, und wenn eine Variable zunimmt, während die andere abnimmt, wird der Koeffizientenwert negativ sein.
Die Rangkorrelationskoeffizienten werden nur verwendet, um den Typ der Beziehung zu bestimmen, aber nicht, um wie der Pearson-Korrelationskoeffizient im Detail zu untersuchen. Sie werden auch verwendet, um die Berechnungen zu reduzieren und die Ergebnisse unabhängiger von der Nichtnormalität der betrachteten Verteilungen zu machen.
Was ist der Unterschied zwischen Assoziation und Korrelation?
• Assoziation bezieht sich auf die allgemeine Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen, während sich die Korrelation auf eine mehr oder weniger lineare Beziehung zwischen den Zufallsvariablen bezieht.
• Assoziation ist ein Konzept, aber Korrelation ist ein Maß für Assoziation, und es werden mathematische Werkzeuge bereitgestellt, um die Größe der Korrelation zu messen.
• Der Produktmomentkorrelationskoeffizient von Pearson stellt das Vorhandensein einer linearen Beziehung fest und bestimmt die Art der Beziehung (ob sie proportional oder umgekehrt proportional sind).
• Rangkorrelationskoeffizienten werden nur verwendet, um die Art der Beziehung zu bestimmen, mit Ausnahme der Linearität der Beziehung (sie kann linear sein oder nicht, aber sie zeigt an, ob die Variablen zusammen zunehmen, zusammen abnehmen oder zunehmen, während die andere abnimmt oder und umgekehrt).
