Perbedaan Antara Korelasi Bivariat Dan Parsial

Bivariat vs Korelasi Parsial

Dalam statistik, ada dua jenis korelasi: korelasi bivariat dan korelasi parsial. Korelasi mengacu pada derajat dan arah asosiasi fenomena variabel - pada dasarnya seberapa baik seseorang dapat diprediksi dari yang lain. Ini adalah hubungan yang dibagi dua variabel; mungkin negatif, positif, atau lengkung. Ini diukur dan diekspresikan menggunakan skala numerik. Korelasi positif ketika nilai mereka meningkat bersama, dan ketika nilai mereka menurun mereka menjadi negatif. Ada tiga nilai yang mungkin dalam suatu korelasi: 1 adalah untuk korelasi positif sempurna; 0 menyatakan bahwa tidak ada korelasi; dan -1 adalah untuk korelasi negatif sempurna. Nilai-nilai ini menunjukkan seberapa baik korelasinya.

Ada dua jenis korelasi: bivariat dan korelasi parsial. Korelasi bivariat mengacu pada analisis terhadap dua variabel, sering dilambangkan sebagai X dan Y - terutama untuk tujuan menentukan hubungan empiris yang mereka miliki. Di sisi lain, korelasi parsial mengukur tingkat antara dua variabel acak, dengan efek dari serangkaian variabel kontrol yang dihapus.

Jenis-jenis Korelasi

Korelasi bivariat sangat membantu dalam pengujian hipotesis sederhana terhadap hubungan dan hubungan sebab akibat. Ini biasanya digunakan untuk melihat apakah variabel terkait satu sama lain - biasanya mengukur bagaimana kedua variabel berubah bersama pada saat yang sama. Tujuan dari analisis bivariat adalah di luar deskriptif; itu adalah ketika beberapa hubungan antara beberapa variabel diperiksa secara bersamaan. Contoh korelasi bivariat adalah panjang dan lebar suatu objek. Korelasi bivariat membantu memahami dan memprediksi hasil variabel Y ketika variabel X arbitrer atau ketika salah satu variabel sulit diukur. Untuk dapat mengukur korelasi bivariat, berbagai tes dapat dijalankan, termasuk uji Korelasi Product-Moment Pearson, scatterplot, dan uji tau-b Kendall. Hasil uji korelasi ini biasanya ditampilkan dalam matriks korelasi.

Korelasi parsial mengacu pada hubungan antara dua variabel ketika efek dari satu atau lebih variabel terkait dihapus. Paling baik digunakan dalam regresi berganda. Ini adalah metode yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel sambil menghilangkan efek dari variabel lain atau lebih dalam suatu hubungan. Ini mengumpulkan variabel untuk dapat menyimpulkan bahwa perilaku kolektif ada di antara mereka. Korelasi parsial berguna untuk mengungkap hubungan palsu, dan mendeteksi hubungan tersembunyi juga. Contoh korelasi parsial adalah hubungan antara tinggi dan berat badan seseorang, sambil mengontrol usia.

Ultimatum

Perbedaan antara korelasi bivariat dan korelasi parsial adalah bahwa korelasi bivariat digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi, pada dasarnya, menggambarkan ukuran hubungan antara dua variabel linier, sedangkan korelasi parsial digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi setelah mengendalikan satu atau lebih variabel.

Ringkasan:

1. Dalam statistik, ada dua jenis korelasi: korelasi bivariat dan korelasi parsial.

2. Korelasi mengacu pada derajat dan arah asosiasi fenomena variabel - pada dasarnya seberapa baik seseorang dapat diprediksi dari yang lain.

3. Ada dua jenis korelasi: bivariat dan korelasi parsial. Korelasi bivariat mengacu pada analisis terhadap dua variabel, sering dilambangkan sebagai X dan Y - terutama untuk tujuan menentukan hubungan empiris yang mereka miliki..

4. Di sisi lain, korelasi parsial mengukur tingkat antara dua variabel acak, dengan efek dari serangkaian variabel kontrol yang dihapus.

5. Perbedaan antara korelasi bivariat dan korelasi parsial adalah bahwa korelasi bivariat digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi, pada dasarnya menggambarkan ukuran hubungan antara dua variabel linier, sedangkan korelasi parsial digunakan untuk mendapatkan koefisien korelasi setelah mengendalikan satu atau lebih variabel.