Združenje vs korelacija
Povezava in korelacija sta dve metodi razlage razmerja med dvema statističnima spremenljivkama. Asociacija se nanaša na bolj splošen izraz, korelacijo pa lahko obravnavamo kot poseben primer asociacije, kjer je razmerje med spremenljivkami linearne narave.
Kaj je združenje?
Statistični izraz asociacija je opredeljen kot razmerje med dvema naključnima spremenljivkama, zaradi česar sta statistično odvisna. Nanaša se na precej splošno razmerje brez posebnosti omenjenega razmerja in ni nujno, da gre za vzročno zvezo.
Za ugotavljanje povezave med dvema spremenljivkama se uporabljajo številne statistične metode. Nekaj primerov je Pearsonov koeficient korelacije, razmerje verjetnosti, korelacija razdalje, Goodmanova in Kruskalova Lambda in Spearmanova rho (ρ).
Kaj je korelacija?
Korelacija je merilo moči razmerja med dvema spremenljivkama. Korelacijski koeficient kvantificira stopnjo spremembe ene spremenljivke na podlagi spremembe druge spremenljivke. V statistiki je korelacija povezana s konceptom odvisnosti, ki je statistično razmerje med dvema spremenljivkama
Pearsonov korelacijski koeficient ali samo korelacijski koeficient r je vrednost med -1 in 1 (-1≤r≤ + 1). Je najpogosteje uporabljen korelacijski koeficient in velja samo za linearno razmerje med spremenljivkami. Če je r = 0, razmerje ne obstaja in če je r≥0, je razmerje neposredno sorazmerno; vrednost ene spremenljivke narašča s povečanjem druge. Če je r≤0, je razmerje obratno sorazmerno; ena spremenljivka se z naraščanjem druge zmanjšuje.
Zaradi pogoja linearnosti lahko s korelacijskim koeficientom r ugotovimo tudi prisotnost linearnega razmerja med spremenljivkami.
Spearmanov koeficient korelacije ranga in Kendrallov koeficient korelacije ranga merita trdnost razmerja, brez linearnega faktorja. Upoštevajo, v kolikšni meri se ena spremenljivka poveča ali zmanjša z drugo. Če se obe spremenljivki povečujeta skupaj, bo koeficient pozitiven in če se ena spremenljivka poveča, druga pa zmanjša, bo vrednost koeficienta negativna.
Korekcijski koeficienti ranga se uporabljajo samo za določitev vrste razmerja, ne pa tudi za podrobno raziskovanje, kot je Pearsonov koeficient korelacije. Uporabljajo se tudi za zmanjšanje izračunov in za dosego bolj neodvisnih rezultatov od nenormalnosti obravnavanih porazdelitev.
Kakšna je razlika med pridružitvijo in korelacijo?
• Povezava se nanaša na splošno razmerje med dvema naključnima spremenljivkama, korelacija pa na bolj ali manj linearno razmerje med naključnimi spremenljivkami.
• Asociacija je koncept, vendar je korelacija merilo asociacije in na voljo so matematična orodja za merjenje velikosti korelacije.
• Pearsonov koeficient produktnega trenutka ugotavlja prisotnost linearnega razmerja in določa naravo razmerja (ali so sorazmerna ali obratno sorazmerna).
• Koeficienti korelacije ranga se uporabljajo samo za določitev narave razmerja, pri čemer se izključi linearnost relacije (lahko je linearna ali ne, vendar bo pokazala, ali se spremenljivke povečujejo skupaj, zmanjšujejo skupaj ali ena narašča, druga pa zmanjšuje oz. obratno).
