Kaksi yleisintä tilastomaailmassa käytettyä termiä ovat korrelaatio, jota seuraa regressio. Näitä kahta termiä kutsutaan "analyysiksi", koska ne perustuvat lukuisten muuttujien levittämiseen. Tämä ilmiö tunnetaan yleisesti monimuuttujajakaumana. Niitä käytetään yleisimmin, kun on tutkittava kahden kvantitatiivisen muuttujan välistä yhteyttä.
Haastateltaville kysytään todennäköisimmin korrelaation ja regression erottavia ominaisuuksia. Monet ihmiset kuitenkin epäilevät kahden yllä olevan lauseen ymmärtämistä.
Korrelaatio vs regressio
The ero korrelaation ja regression välillä on, että korrelaatio on kahden muuttujan välisen assosiaatio- tai poissaolon mitta, esimerkiksi 'x, ' ja 'y'. 'x, ' ja 'y' eivät ole riippumattomia tai riippuvia muuttujia tässä. Regressiossa ehdollisen muuttujan arvo lasketaan käyttämällä riippumattoman muuttujan arvoa.
Kahden eri muuttujan välinen suhde arvioitiin alun perin. Regressiolla on lukemattomia vaistomaisia sovelluksia jokapäiväisessä elämässä. Tässä on perusteellinen vertailutaulukko, joka voi onnistuneesti selittää näiden kahden termin väliset erot.
Korrelaation ja regression vertailutaulukko
| Vertailuparametri | Korrelaatio | Regressio |
|---|---|---|
| Merkitys | Se määrittää rinnakkaissuhteen, joka on kahden muuttujan välinen yhteys. Riippuu pitkälti tilastoihin perustuvista menettelyistä. | Perustelee aritmeettisen suhteen näiden kahden välillä, autonomisen arvon ja riippuvan arvon. |
| Tavoite | Sen avulla voidaan tunnistaa numeerinen arvo, joka ilmaisee kahden tai useamman muuttujan välisen suhteen. | Regressiossa kiinteän muuttujan arvot auttavat meitä paikantamaan ja arvioimaan satunnaismuuttujan arvoja. |
| Käyttö | Lineaarinen yhteys kahden muuttujan välillä on esitetty. | Perustuu enimmäkseen yhteen muuttujaan perustuvaan arvioon toisen muuttujan arvon ennustamiseksi. |
| Itsenäinen muuttuja ja riippuvainen muuttuja | Sekä riippuvat että riippumattomat muuttujat ovat samanlaisia toistensa kanssa. | Riippumattomat ja riippuvat muuttujat eivät ole sama asia. |
| Osoitus | Se on mitta siitä, missä määrin kaksi muuttujaa muuttuvat samanaikaisesti. | Regressio tarkoittaa, kuinka muuttujan (x) arvon vaihto määräytyy muuttujan (y) avulla. |
Mikä on korrelaatio?
Korrelaatio on johdettu kahdesta sanasta, nimittäin "Co", joka tarkoittaa yhdessä, ja "relaatio", joka tarkoittaa linkkiä tai yhteyttä, joka on muutaman suuren välillä.
Se tarkoittaa vain yhdessä muuttujassa tapahtuvan muutoksen astetta ja reagoi vastaavalla muutoksella toisessa muuttujassa. Tämä voi olla eksplisiittinen muutos tai implisiittinen muutos.
Se kuvaa onnistuneesti kahden huomioon otettavan muuttujan assosiaatioastetta, se perustuu tilastollisiin periaatteisiin. Määritetty arvo voi olla joko positiivinen tai negatiivinen.
Kun molemmat muuttujat liikkuvat samaan suuntaan, se on positiivinen korrelaatio ja tulokset vastaavat toisiaan, mikä johtaa investointeihin ja voittoihin.
Sitä vastoin negatiivinen korrelaatio syntyy, kun muuttujat liikkuvat vastakkaisiin suuntiin, mikä johtaa toisen muuttujan laskuun. Esimerkiksi kohteen arvo ja vaatimus liittyvät toisiinsa.
Esimerkki, jossa korrelaatio voidaan toteuttaa onnistuneesti, on, kun yritys haluaa verrata kumulatiivista myynnin määrää työllisten myyjien määrään.
Mikä on regressio?
Regressio on yritys, jota käytetään määrittämään yhden muuttujan suhde toiseen merkitsevään muuttujaan. Kaksi käytettyä muuttujatyyppiä on riippuvainen ja riippumaton. Regressio on askeleen korrelaatiota edellä, koska se lisää ennustuskykyä.
Ihmiset soveltavat regressiota intuitiivisella tasolla päivittäin. Sillä on merkittävä paikka ihmisten toiminnassa, koska se on tehokas työkalu, jolla ennakoidaan tapahtumia, jotka tapahtuivat ennen näitä aikoja, nykyisyydessä ja tulevaisuudessa menneiden tai nykyisten tapahtumien ja tapahtumien perusteella.
Esimerkiksi aiemmat liiketoimintatiedot voivat arvioida sen tulevat voitot. Se voidaan selittää yksinkertaisella esimerkillä siitä, kuinka heräämme aamulla. Jos menet aikaisin nukkumaan, voit herätä aikaisin aamulla helpommin.
Voimme ymmärtää lineaarisen regression käyttämällä kahta muuttujaa 'x' ja 'y'. Tässä sekä muuttujat 'x' ja 'y' riippuvat toisesta, eli 'y' riippuu tai vaikuttaa 'x':stä, joka on itsenäinen muuttuja. Mainitut tekijät on esitetty tilastollisessa kaaviossa, joka on matemaattinen esitys.
Kvantitatiivinen regressio on tarkempi, koska se luo yhtälön aritmeettisen tulkinnan. Tätä yhtälöä tai kaavoja voidaan käyttää tulevaisuuden analysointiin ja ennustamiseen.
Lääkäri esimerkiksi arvioi potilaalle sopivan lääkeannoksen (riippumattoman muuttujan) painon perusteella, joka on riippuvainen muuttuja.
Tärkeimmät erot korrelaation ja regression välillä
Johtopäätös
On selvää, että korrelaatioanalyysillä ja regressioanalyysillä on suuri ero keskenään, vaikka nämä pari matemaattista käsitettä lasketaankin yhdessä.
Regressioanalyysissä tutkija yrittää tunnistaa kahden muuttujan välisen toiminnallisen suhteen, joka on luotu tulevaisuuden hyödyn ja voiton saamiseksi.
Viitteet
- https://psycnet.apa.org/record/1960-06763-000
- https://link.springer.com/content/pdf/10.3758/BRM.41.4.1149.pdf
- https://psycnet.apa.org/record/1995-97110-002
