Різниця між кореляцією та коваріацією
Якщо ви хочете виразити зв'язки між змінними або мірами, ви можете використовувати коваріацію або кореляцію. І те, і інше не завжди підходить, оскільки є суттєві відмінності. Перший розмір нестандартний, тому ви не можете порівнювати результати різних обчислень.
Відносини між змінними можна виразити за допомогою коваріації. Але те, як вони виявляться, також залежить від того, як були виміряні значення. Отже, якщо порівнювати відхилення між змінними, які були записані по -різному або мають різні діапазони значень, то вам потрібні кореляції.
Що таке коваріація?
Коваріація вказує на зв'язок між двома змінними (наприклад Б. між зростом і вагою людей). Низькі значення однієї одиниці вимірювання також можуть бути пов'язані з низькими значеннями іншої одиниці виміру, і якщо значення збільшуються, то вони роблять це в однаковій мірі для обох змінних.
- Наприклад, більш високі люди зазвичай важать більше. У цьому випадку існує позитивна коваріація.
- З іншого боку, існує негативна залежність, коли високі значення одного значення супроводжуються низькими значеннями іншого значення. Це стосується, наприклад, кількості поліцейських дільниць у регіоні та частоти злочинів (більша присутність поліції означає меншу кількість злочинів).
- Але іноді взагалі немає зв’язку. Це застосовується, коли відмінності в одній області взагалі не впливають на інші змінні вимірювання. Однак для того, щоб точно визначити, наскільки великі відносини, потрібно специфікація кореляції. Це являє собою нормалізацію, так що кореляції дуже різних вимірюваних змінних можна порівнювати між собою.
Іноді вас цікавлять відносини між характеристиками, тому що таким чином ...
Відмінність від кореляції
- Кореляція також виражає зв'язок, але ця міра стандартизована на відміну від коваріації. Кореляція може мати лише значення між -1 (негативний зв'язок) і 1 (позитивний зв'язок).
- Значення нуля вказують на те, що відмінності в одній змінній мають незначний або зовсім не впливають на інший; тут немає суттєвого зв'язку, а отже, немає і коваріації.
- Крім того, кореляція перевіряється на значимість. Це означає, що обчислюється, чи дійсно існує кореляція між характеристиками змінних, враховуючи кількість виміряних значень.
