Сегодня люди используют термины корреляция и ассоциация как синонимы как в повседневной жизни, так и в статистике. Человек, который их использует, должен четко понимать разницу между терминами и их значением. Корреляция и ассоциация имеют различное сходство, но в статистике и английском языке это разные понятия.
Корреляция против ассоциации
Разница между корреляцией и ассоциацией состоит в том, что корреляция определяет линейную взаимосвязь между двумя переменными и количественно определяет эту взаимосвязь с использованием чисел от -1 до 1. Ассоциация определяет любые общие отношения между двумя случайными величинами и не поддается количественной оценке.
Корреляция - это связь между 2 или более объектами на английском языке. Это точный термин, состоящий из одного значения. В статистике он измеряет линейную взаимосвязь между переменными, оценивая ее с помощью чисел. Это полезно как в статистике, так и в науке.
С другой стороны, ассоциация - это акт связывания различных переменных. Это расплывчатый термин, не имеющий для него точного значения. В статистике он измеряет общую взаимосвязь между двумя или более переменными. Это понятие почти не используется в науке, но используется в психологии.
Таблица сравнения корреляции и ассоциации
| Параметры сравнения | Корреляция | Ассоциация |
| Статистика | Он может измерять линейную зависимость между случайными величинами. | Он может измерять линейные или нелинейные отношения между случайными величинами. |
| Значение | Это измерение ассоциации. | Это концепция. |
| Научное использование | Используется в статистике и науке. | В науке он почти не используется, но используется в психологии. |
| Количественная оценка | Он количественно определяет взаимосвязь между двумя переменными с помощью числа от -1 до 1. | Он не использует никаких чисел для количественной оценки взаимосвязи между переменными. |
| английский | Точный термин с одним значением. | Расплывчатый термин, не имеющий точного определения, но описывающий разные вещи. |
| Общее определение | Это отношения между 2 или более объектами. | Это акт ассоциации. |
Что такое корреляция?
Корреляция - это статистическая мера между двумя случайными величинами, имеющими линейную зависимость. Корреляция количественно определяет взаимосвязь, но не показывает, является ли x причиной y или наоборот, или является ли ассоциация результатом третьего компонента.
Корреляция может количественно оценить отношения, используя числа от -1 до +1. Наиболее распространенная корреляция между двумя переменными - PPMCC, что означает коэффициент корреляции момента произведения Пирсона.
В математике это рассматривается как точность соответствия исходной информации методом наименьших квадратов. Он вычисляется путем деления ковариационных соотношений различных переменных в количественном наборе данных на их квадратные корни. В английском это определяется как взаимоотношение между двумя или более вещами.
Корреляция дает 3 возможных результата. Это положительная корреляция, отрицательная корреляция и нулевая корреляция. Положительная корреляция - это взаимосвязь, в которой две разные переменные движутся в одном направлении, что означает, что увеличение одной переменной вызывает увеличение другой и наоборот.
Когда одна переменная увеличивается, другая уменьшается. Это называется отрицательной корреляцией. Нулевая корреляция указывает на отсутствие связи между двумя оцениваемыми переменными.
Корреляцию можно визуально выразить, нарисовав диаграмму рассеяния. Это помогает указать силу и направление корреляции между переменными.
Что такое ассоциация?
В английском языке ассоциация - это расплывчатый термин, не имеющий единственного точного значения. Это также может означать группу людей с общей целью или схожими интересами. Это акт ассоциации.
В статистике ассоциация указывает на взаимосвязь между двумя переменными. Обычно это относится к отношениям без подробного описания, и это не обязательно должно быть причинно-следственной связью.
В статистике ассоциация указывает на взаимосвязь между двумя переменными.
Он определяет общие отношения, которые могут быть как линейными, так и нелинейными. Несколько примеров ассоциации в статистике - лямбда Гудмана и Крускала, ро Спирмена, корреляция расстояния и т. Д.
Связь можно определить с помощью различных анализов, таких как корреляционный анализ, регрессионный анализ и т. Д. Какой метод вы используете для определения связи между переменными и силой связи, зависит от характеристик данных переменной.
Наиболее распространенными способами анализа ассоциации являются коэффициент ранговой корреляции Спирмена, относительный риск и отношение шансов, серийная корреляция, коэффициент корреляции Пирсона и т. Д.
В психологии ассоциация - это ментальная связь, образованная конкретными встречами, связывающими концепции, события или психические состояния. Ассоциации можно найти во многих различных школах мысли, таких как бихевиоризм, психоанализ, структурализм, социальная психология и т. Д.
Основные различия между корреляцией и ассоциацией
Вывод
Корреляцию можно рассматривать как технический термин, а ассоциацию - нет. Ассоциация указывает на простое наличие связи, тогда как корреляция направлена на количественную оценку этой связи с использованием различных методов.
С точки зрения статистики, корреляция измеряет линейную связь между переменными, тогда как ассоциация измеряет общие отношения (включая как линейные, так и нелинейные).
Корреляция количественно определяет взаимосвязь между переменными с использованием числового значения от -1 до +1, тогда как ассоциация не использует числовое значение для количественной оценки взаимосвязи.
использованная литература
- https://www.nature.com/articles/nmeth.3587
- http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=15487091&AN=110030895&h=1vpmMT%2BldAwaS10UlDyO0h8jP8TYWEWEXQf8Qt5Qozk1S4Sk%2BTDKi3RkHv9nGK5cC36K82Xb4r0F47bJlGDccA%3D%3D&crl=c
