Diferencias entre correlación bivariada y correlación parcial

Correlación bivariada frente a correlación parcial

En estadística, hay dos tipos de correlación: correlación bivariada y correlación parcial. La correlación se refiere a la magnitud y dirección de la asociación de fenómenos variables, esencialmente qué tan bien se puede predecir uno a partir del otro. Es la relación que comparte dos variables; puede ser negativo, positivo o curvilíneo. Se mide y expresa mediante escalas numéricas. Las correlaciones son positivas cuando sus valores aumentan juntos y negativas cuando sus valores disminuyen. Una correlación tiene tres valores posibles: 1 es para una correlación positiva perfecta; 0 indica que no hay correlación; y -1 para una correlación negativa perfecta. Estos valores muestran qué tan buena es la correlación.

Hay dos tipos de correlación: correlación bivariada y correlación parcial. La correlación bivariada se refiere al análisis de dos variables, a menudo denominadas X e Y, principalmente con el fin de determinar su relación empírica. Por otro lado, la correlación parcial mide el grado entre dos variables aleatorias y elimina el efecto de un conjunto de variables aleatorias de control.

Tipos de relaciones

La correlación bivariada ayuda con hipótesis simples: prueba de asociación y causalidad. Se usa comúnmente para ver si las variables están relacionadas entre sí; generalmente mide cómo esas dos variables cambian juntas al mismo tiempo. El propósito del análisis bivariado no es particularmente descriptivo; es cuando múltiples relaciones entre múltiples variables se examinan simultáneamente. Un ejemplo de una correlación bivariada es la longitud y el ancho de un objeto. La correlación bivariada ayuda a comprender y predecir el resultado de la variable Y cuando la variable X es arbitraria o cuando cualquiera de las variables es difícil de medir. Para poder medir la correlación bivariada, se pueden ejecutar varias pruebas, incluida la prueba de correlación producto-momento de Pearson, el diagrama de dispersión y la prueba tau-b de Kendall. Los resultados de esta prueba de correlación se muestran comúnmente en una matriz de correlación.

La correlación parcial se refiere a la relación entre dos variables cuando se eliminan los efectos de una o más variables relacionadas. Se utiliza mejor en regresión múltiple. Es un método utilizado para describir la relación entre dos variables y eliminar los efectos de una o más variables dentro de una relación. Recoge variables para poder determinar que existe un comportamiento colectivo entre ellas. La correlación parcial es útil para encontrar relaciones espurias y también para detectar relaciones ocultas. Un ejemplo de una correlación parcial es la relación entre la altura y el peso de una persona, controlando la edad.

Ultimátum

La diferencia entre la correlación bivariada y la correlación parcial es que la correlación bivariada se usa para obtener coeficientes de correlación, básicamente, describe la medida de la relación entre dos variables lineales, mientras que la correlación parcial se usa para obtener coeficientes de correlación después de controlar por una o más variables.

Resumen:

1. En estadística, hay dos tipos de correlación: correlación bivariada y correlación parcial.

2. La correlación se refiere a la magnitud y dirección de la asociación de fenómenos variables, esencialmente qué tan bien se puede predecir uno a partir del otro.

3. Hay dos tipos de correlación: correlación bivariada y correlación parcial. La correlación bivariada se refiere al análisis de dos variables, a menudo denominadas X e Y, principalmente con el fin de determinar su relación empírica.

4. Por otro lado, la correlación parcial mide el grado entre dos variables aleatorias y elimina el efecto de un conjunto de variables aleatorias de control.

5. La diferencia entre la correlación bivariada y la correlación parcial es que la correlación bivariada se usa para obtener coeficientes de correlación, que básicamente describen la medida de la relación entre dos variables lineales, mientras que la correlación parcial se usa para obtener coeficientes de correlación después de controlar por una o más variables.