이변 량과 부분 상관의 차이

이변 량 대 부분 상관 관계

통계에서 두 가지 유형의 상관 관계가 있습니다. 이변 수 상관 관계와 부분 상관 관계입니다. 상호 관계는 가변 현상의 연관성의 정도와 방향을 나타냅니다. 기본적으로 서로간에 예측할 수있는 변수입니다. 두 변수가 공유하는 관계입니다. 음수, 양수 또는 곡선 일 수 있습니다. 수치 척도를 사용하여 측정되고 표현됩니다. 상관 관계는 그 값이 함께 증가 할 때 양의 값을 가지며, 값이 감소하면 음의 값이됩니다. 상관 관계에는 세 가지 값이 있습니다. 1은 완벽한 양의 상관 관계입니다. 0은 상관 관계가 없음을 나타내고; -1은 완벽한 음의 상관 관계입니다. 이 값은 상관 관계가 얼마나 좋은지 보여줍니다.

두 가지 유형의 상관 관계가 있습니다. 이변 수와 부분 상관 관계입니다. 2 변수 상관 관계는 주로 X와 Y로 표시되는 두 변수에 대한 분석을 말하며 주로 주로 경험적 관계를 결정하기위한 것입니다. 반면에, 부분 상관 관계는 두 개의 무작위 변수 사이의 정도를 측정하며, 무작위 변수를 제어하는 ​​효과가 제거됩니다.

상관 관계의 유형 2 변수 상관 관계는 연관성과 인과 관계에 대한 간단한 가설에 도움이된다. 변수가 서로 관련되어 있는지 확인하기 위해 일반적으로 사용됩니다. 일반적으로 변수가 동시에 변경되는 방식을 측정합니다. 2 변수 분석의 목적은 설명이 부족합니다. 여러 변수들 사이의 다중 관계가 동시에 검사되는 경우입니다. 이변 량 상관 관계의 예는 객체의 길이와 너비입니다. 이변 량 상관 관계는 X 변수가 임의이거나 변수 중 하나를 측정하기 어려운 경우 Y 변수의 결과를 이해하고 예측하는 데 도움이됩니다. 2 변수 상관 관계를 측정 할 수 있으려면 Pearson Product-Moment Correlation 테스트, scatterplot 및 Kendall 's tau-b 테스트를 포함하여 다른 테스트를 실행할 수 있습니다. 이 상관 관계의 테스트 결과는 일반적으로 상관 행렬에 표시됩니다.

부분 상관 관계는 하나 이상의 관련 변수의 영향을 제거 할 때 두 변수 간의 관계를 나타냅니다. 다중 회귀 분석에 가장 적합합니다. 관계 내에서 다른 변수의 효과를 제거하면서 두 변수 간의 관계를 설명하는 데 사용되는 방법입니다. 집단 행동이 그들 사이에 있다고 결론을 내리기 위해 변수를 수집합니다. 부분 상관 관계는 가짜 관계를 밝히고 숨겨진 관계를 탐지하는 데 유용합니다.부분 상관 관계의 한 예는 나이를 제어하면서 신장과 체중의 관계입니다. 최후 통첩 (Ultimatum) 2 변수 상관과 부분 상관의 차이는 기본적으로 2 선형 변수 사이의 관계 측정을 기술하는 2 변수 상관이 사용되는 반면, 부분 상관은 제어 후 상관 계수를 얻기 위해 사용된다는 것입니다 하나 이상의 변수. 요약:

통계에는 2 변수 상관과 부분 상관의 두 가지 유형의 상관 관계가 있습니다. 상관 관계는 가변 현상의 연관성의 정도와 방향을 나타냅니다. 기본적으로 서로간에 예측할 수 있습니다. 상관 관계에는 2 변수와 부분 상관의 두 가지 유형이 있습니다. 2 변수 상관 관계는 주로 X와 Y로 표시되는 두 변수에 대한 분석을 말하며 주로 주로 경험적 관계를 결정하기위한 것입니다. 반면, 부분 상관 관계는 두 개의 무작위 변수 사이의 정도를 측정하며, 무작위 변수를 제어하는 ​​효과가 제거됩니다. 2 변수 상관과 부분 상관의 차이는 2 변수 상관이 기본적으로 2 선형 변수 사이의 관계의 척도를 설명하면서 상관 계수를 얻는 데 사용되는 반면 부분 상관은 하나 이상의 변수를 제어 한 후에 상관 계수를 얻기 위해 사용된다는 것이다.