Differenza tra associazione e correlazione

Associazione vs correlazione

Associazione e correlazione sono due metodi per spiegare una relazione tra due variabili statistiche. L'associazione si riferisce a un termine più generalizzato e la correlazione può essere considerata come un caso speciale di associazione, in cui la relazione tra le variabili è di natura lineare.

Cos'è l'associazione?

L'associazione statistica termine è definita come una relazione tra due variabili casuali che li rende statisticamente dipendenti. Si riferisce piuttosto a una relazione generale senza specificità della relazione menzionata, e non è necessario essere una relazione causale.

Molti metodi statistici sono utilizzati per stabilire l'associazione tra due variabili. Il coefficiente di correlazione di Pearson, il rapporto di probabilità, la correlazione di distanza, Goodman's e Kruskal's Lambda e Spearman's rho (ρ) sono alcuni esempi.

Cos'è la correlazione?

La correlazione è una misura della forza della relazione tra due variabili. Il coefficiente di correlazione quantifica il grado di variazione di una variabile in base al cambiamento dell'altra variabile. Nella statistica, la correlazione è collegata al concetto di dipendenza, che è la relazione statistica tra due variabili

Il coefficiente di correlazione di Pearson o solo il coefficiente di correlazione r è un valore compreso tra -1 e 1 (-1≤r≤ + 1). È il coefficiente di correlazione più comunemente usato e valido solo per una relazione lineare tra le variabili. Se r = 0, non esiste alcuna relazione, e se r≥0, la relazione è direttamente proporzionale; il valore di una variabile aumenta con l'aumento nell'altra. Se r≤0, la relazione è inversamente proporzionale; una variabile diminuisce all'aumentare dell'altro.

A causa della condizione di linearità, il coefficiente di correlazione r può essere utilizzato anche per stabilire la presenza di una relazione lineare tra le variabili.

Il coefficiente di correlazione di rango di Spearman e il coefficiente di correlazione di rango di Kendrall misurano la forza della relazione, escludendo il fattore lineare. Considerano l'estensione in cui una variabile aumenta o diminuisce con l'altra. Se entrambe le variabili aumentano insieme, il coefficiente sarà positivo e se una variabile aumenta mentre l'altra diminuisce, il valore del coefficiente sarà negativo.

I coefficienti di correlazione di rango sono usati solo per stabilire il tipo di relazione, ma non per investigare in dettaglio come il coefficiente di correlazione di Pearson. Vengono anche utilizzati per ridurre i calcoli e rendere i risultati più indipendenti dalla non-normalità delle distribuzioni considerate.

Qual è la differenza tra Associazione e Correlazione?

• Associazione si riferisce alla relazione generale tra due variabili casuali mentre la correlazione si riferisce a una relazione più o meno lineare tra le variabili casuali.

• L'associazione è un concetto, ma la correlazione è una misura dell'associazione e vengono forniti strumenti matematici per misurare l'entità della correlazione.

• Il coefficiente di correlazione del momento prodotto di Pearson stabilisce la presenza di una relazione lineare e determina la natura della relazione (sia che siano proporzionali o inversamente proporzionali).

• I coefficienti di correlazione di rango sono usati per determinare la natura della relazione, escludendo la linearità della relazione (può essere lineare o non lineare, ma dirà se le variabili aumentano insieme, diminuiscono insieme o aumentano mentre l'altra diminuisce o vice versa).