Unterschied zwischen Assoziation und Korrelation

Assoziation gegen Korrelation

Assoziation und Korrelation sind zwei Methoden, um eine Beziehung zwischen zwei statistischen Variablen zu erklären. Assoziation bezieht sich auf einen allgemeineren Begriff, und Korrelation kann als Spezialfall der Assoziation betrachtet werden, bei dem die Beziehung zwischen den Variablen linearer Natur ist.

Was ist Assoziation??

Die statistische Termenzuordnung ist definiert als eine Beziehung zwischen zwei Zufallsvariablen, die sie statistisch abhängig macht. Es bezieht sich eher auf eine allgemeine Beziehung, ohne dass Besonderheiten der Beziehung erwähnt werden, und es ist nicht notwendig, eine kausale Beziehung zu sein.

Es werden viele statistische Methoden verwendet, um die Verbindung zwischen zwei Variablen herzustellen. Pearson-Korrelationskoeffizient, Odds Ratio, Distanzkorrelation, Lambda von Goodman und Kruskal und Rho von Spearman (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 hängt die Korrelation mit dem Begriff der Abhängigkeit zusammen, der die statistische Beziehung zwischen zwei Variablen darstellt

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, wenn 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 von Spearman und der Rangkorrelationskoeffizient von Kendrall messen die Stärke der Beziehung ohne den linearen Faktor. Sie betrachten das Ausmaß, in dem eine Variable mit der anderen zunimmt oder abnimmt. Wenn beide Variablen zusammen zunehmen, ist der Koeffizient positiv und wenn eine Variable zunimmt, während die andere abnimmt, wird der Koeffizientenwert negativ.

Die Rangkorrelationskoeffizienten werden nur verwendet, um den Typ der Beziehung zu bestimmen, jedoch nicht, um genau zu untersuchen, wie der Pearson-Korrelationskoeffizient. 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 die Korrelation ist ein Maß für die Assoziation, und es werden mathematische Werkzeuge bereitgestellt, um die Größe der Korrelation zu messen.

• Der Pearson-Produktmoment-Korrelationskoeffizient stellt das Vorhandensein einer linearen Beziehung fest und bestimmt die Art der Beziehung (ob sie proportional oder umgekehrt proportional sind)..

• Rangkorrelationskoeffizienten werden nur zum Bestimmen der Art der Beziehung verwendet, wobei die Linearität der Beziehung ausgeschlossen wird (sie kann linear sein oder nicht, aber sie gibt an, ob die Variablen zusammen zunehmen, zusammen abnehmen oder zunehmen, während die andere abnimmt oder abnimmt) und umgekehrt).