Ihmiset käyttävät nykyään termejä korrelaatio ja assosiaatio vaihtokelpoisesti sekä jokapäiväisessä elämässä että tilastoissa. Niitä käyttävän henkilön tulee olla selvä termien ja niiden merkityksen välisistä eroista. Korrelaatiolla ja assosiaatiolla on monia yhtäläisyyksiä, mutta ne ovat silti erilaisia käsitteitä tilastoissa ja englannissa.
Korrelaatio vs assosiaatio
Ero korrelaation ja assosioinnin välillä on se, että korrelaatio määrittelee kahden muuttujan välisen lineaarisen suhteen, ja se kvantifioi tämän suhteen käyttämällä lukuja välillä -1 ja 1. Assosiaatio määrittelee mahdolliset yleiset suhteet kahden satunnaismuuttujan välillä, eikä se ole kvantifioitavissa.
Korrelaatio on suhde kahden tai useamman objektin välillä englanniksi. Se on tarkka termi, joka koostuu yhdestä merkityksestä. Tilastoissa se mittaa muuttujien välistä lineaarista suhdetta ja kvantifioi sen numeroilla. Siitä on hyötyä sekä tilastoissa että tieteessä.
Toisaalta assosiointi on eri muuttujien yhdistämistä. Se on epämääräinen termi, jolla ei ole tarkkaa merkitystä. Tilastoissa se mittaa yleistä suhdetta kahden tai useamman muuttujan välillä. Se on käsite, jota tuskin käytetään tieteessä, mutta sitä käytetään psykologiassa.
Vertailutaulukko korrelaation ja assosioinnin välillä
| Vertailuparametrit | Korrelaatio | yhdistys |
| Tilastot | Se voi mitata satunnaismuuttujien välistä lineaarista suhdetta | Se voi mitata lineaarisia tai epälineaarisia suhteita satunnaismuuttujien välillä. |
| Merkitys | Se on assosioinnin mitta. | Se on käsite. |
| Tieteellinen käyttö | Sitä käytetään tilastoissa ja tieteessä. | Sitä käytetään tuskin koskaan tieteessä, mutta sitä käytetään psykologiassa. |
| Kvantifiointi | Se kvantifioi kahden muuttujan välisen suhteen välillä -1 ja 1 olevan luvun avulla. | Se ei käytä mitään numeroita muuttujien välisen suhteen kvantifiointiin. |
| Englanti | Tarkka termi, jolla on yksi merkitys. | Epämääräinen termi, jolla ei ole tarkkaa määritelmää, mutta joka voi kuvata erilaisia asioita. |
| Yleinen määritelmä | Se on kahden tai useamman objektin välinen suhde. | Se on yhdistämisen teko. |
Mikä on korrelaatio?
Korrelaatio on tilastollinen mitta kahden satunnaismuuttujan välillä, joilla on lineaarinen suhde. Korrelaatio kvantifioi suhteen, mutta ei paljasta, aiheuttaako x y:n vai päinvastoin tai onko yhteys kolmannen komponentin tulos.
Korrelaatio voi kvantifioida suhteet käyttämällä numeroita välillä -1 ja +1. Yleisin korrelaatio kahden muuttujan välillä on PPMCC, joka tarkoittaa Pearsonin tuote-momenttikorrelaatiokerrointa.
Matematiikassa sitä pidetään pienimmän neliösumman tarkkuudella, joka sopii alkuperäiseen tietoon. Se lasketaan jakamalla kvantitatiivisen tietojoukon eri muuttujien kovarianssisuhteet niiden neliöjuurilla. Englanniksi se määritellään kahden tai useamman asian keskinäiseksi suhteeksi.
Korrelaatiolla on 3 mahdollista tulosta. Nämä ovat positiivinen korrelaatio, negatiivinen korrelaatio ja nollakorrelaatio. Positiivinen korrelaatio on suhde, jossa kaksi eri muuttujaa liikkuvat molemmat samaan suuntaan, mikä tarkoittaa, että yhden muuttujan kasvu lisää toisen ja päinvastoin.
Kun yksi muuttuja kasvaa, toinen muuttuja pienenee. Tätä kutsutaan negatiiviseksi korrelaatioksi. Nollakorrelaatio osoittaa, että kahden arvioitavan muuttujan välillä ei ole yhteyttä.
Korrelaatio voidaan ilmaista visuaalisesti piirtämällä sirontakaavio. Tämä auttaa osoittamaan muuttujien välisen korrelaation voimakkuuden ja suunnan.
Mikä on yhdistys?
Englannin kielessä assosiaatio on epämääräinen termi, jolla ei ole vain yhtä tarkkaa merkitystä. Se voi tarkoittaa myös ryhmää ihmisiä, joilla on yhteinen päämäärä tai samanlaiset kiinnostuksen kohteet. Se on yhdistämistä.
Tilastoissa assosiaatio osoittaa kahden muuttujan välisen suhteen. Se viittaa yleensä suhteeseen sen tarkemmin, eikä sen tarvitse olla kausatiivista sidettä.
Tilastoissa assosiaatio osoittaa kahden muuttujan välisen suhteen.
Se määrittelee yleisen suhteen, joka voi olla sekä lineaarinen että epälineaarinen. Muutamia esimerkkejä assosiaatiosta tilastoissa ovat Goodmanin ja Kruskalin lambda ja Spearmanin rho, etäisyyskorrelaatio jne.
Assosiaatio voidaan määrittää useiden erilaisten analyysien, kuten korrelaatioanalyysin, regressioanalyysin jne., avulla. Se, mitä menetelmää käytät muuttujien välisen yhteyden ja assosioinnin vahvuuden määrittämiseen, riippuu muuttujan datan ominaisuuksista.
Yleisimmät tavat analysoida assosiaatiota ovat Spearmanin järjestyskorrelaatiokerroin, suhteellinen riski- ja todennäköisyyssuhde, sarjakorrelaatio, Pearsonin korrelaatiokerroin jne.
Psykologiassa assosiaatio on henkinen linkki, joka muodostuu erityisistä kohtaamisista, jotka yhdistävät käsitteitä, tapahtumia tai henkisiä tiloja. Assosiaatioita löytyy monista eri koulukunnista, kuten behaviorismi, psykoanalyysi, strukturalismi, sosiaalipsykologia jne.
Tärkeimmät erot korrelaation ja assosioinnin välillä
Johtopäätös
Korrelaatiota voidaan pitää teknisenä terminä, kun taas assosiaatiota ei. Assosiaatio osoittaa pelkän suhteen olemassaolon, kun taas korrelaatiolla pyritään kvantifioimaan tämä suhde eri menetelmillä.
Tilastollisesti puhuen korrelaatio mittaa muuttujien välistä lineaarista suhdetta, kun taas assosiaatio mittaa yleisiä suhteita (mukaan lukien sekä lineaariset että epälineaariset).
Korrelaatio kvantifioi muuttujien välisen suhteen käyttämällä numeerista arvoa välillä -1 ja +1, kun taas assosiaatio ei käytä numeerista arvoa suhteen kvantifiointiin.
Viitteet
- 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
