Assotsiatsioon vs korrelatsioon
Assotsiatsioon ja korrelatsioon on kaks meetodit kahe statistilise muutuja vahelise seose selgitamiseks. Assotsiatsioon viitab üldisemale terminile ja korrelatsiooni võib pidada assotsiatsiooni erijuhuks, kus muutujate vaheline seos on olemuselt lineaarne.
Mis on assotsiatsioon?
Statistiline mõiste seos on defineeritud kui seos kahe juhusliku muutuja vahel, mis muudab need statistiliselt sõltuvaks. See viitab pigem üldisele suhtele, ilma seose spetsiifikat mainimata, ja see ei pea olema põhjuslik seos.
Kahe muutuja vahelise seose kindlakstegemiseks kasutatakse paljusid statistilisi meetodeid. Pearsoni korrelatsioonikordaja, koefitsient, vahemaa korrelatsioon, Goodmani ja Kruskali lambda ja Spearmani rho (ρ) on mõned näited.
Mis on korrelatsioon?
Korrelatsioon on kahe muutuja vahelise seose tugevuse mõõt. Korrelatsioonikordaja kvantifitseerib ühe muutuja muutumise astet teise muutuja muutumise põhjal. Statistikas on korrelatsioon seotud sõltuvuse mõistega, mis on statistiline seos kahe muutuja vahel
Pearsoni korrelatsioonikordaja või lihts alt korrelatsioonikordaja r on väärtus vahemikus -1 kuni 1 (-1≤r≤+1). See on kõige sagedamini kasutatav korrelatsioonikordaja ja kehtib ainult muutujate vahelise lineaarse seose korral. Kui r=0, siis seost ei eksisteeri ja kui r≥0, on seos otseselt võrdeline; ühe muutuja väärtus suureneb koos teise muutuja suurenemisega. Kui r≤0, on seos pöördvõrdeline; üks muutuja väheneb, kui teine suureneb.
Lineaarsustingimuse tõttu saab muutujate vahelise lineaarse seose tuvastamiseks kasutada ka korrelatsioonikordajat r.
Spearmani järgu korrelatsioonikordaja ja Kendralli astme korrelatsioonikordaja mõõdavad seose tugevust, välja arvatud lineaarne tegur. Nad arvestavad, mil määral üks muutuja teisega suureneb või väheneb. Kui mõlemad muutujad koos suurenevad, on koefitsient positiivne ja kui üks muutuja suureneb, samas kui teine väheneb, on koefitsiendi väärtus negatiivne.
Astatuse korrelatsioonikordajaid kasutatakse ainult seose tüübi kindlaksmääramiseks, kuid mitte üksikasjalikuks uurimiseks, nagu Pearsoni korrelatsioonikordaja. Neid kasutatakse ka arvutuste vähendamiseks ja tulemuste sõltumatumaks muutmiseks vaadeldavate jaotuste ebanormaalsusest.
Mis vahe on assotsiatsioonil ja korrelatsioonil?
• Seos viitab kahe juhusliku muutuja üldisele suhtele, samas kui korrelatsioon viitab enam-vähem lineaarsele seosele juhuslike muutujate vahel.
• Seos on mõiste, kuid korrelatsioon on seose mõõt ja korrelatsiooni suuruse mõõtmiseks on ette nähtud matemaatilised tööriistad.
• Pearsoni korrutismomendi korrelatsioonikordaja määrab lineaarse seose olemasolu ja määrab seose olemuse (kas need on proportsionaalsed või pöördvõrdelised).
• Auaste korrelatsioonikordajaid kasutatakse ainult seose olemuse määramiseks, välja arvatud seose lineaarsus (see võib olla lineaarne või mitte, kuid see näitab, kas muutujad suurenevad koos, vähenevad koos või üks suureneb samal ajal kui teine väheneb või vastupidi).
