Tipi di correlazione lineare

In statistica , correlazione lineare si riferisce ad una misura di associazione tra due variabili intervallo - rapporto . Variabili Interval - rapporto sono quelli che possono essere messi in ordine e sono numerico . La misura riflette anche il grado di forza della relazione tra le variabili . Ci sono alcuni tipi differenti di misura di correlazione . Coefficiente di correlazione di Pearson ( r) R

di Pearson misura la forza o il grado di associazione tra due variabili rapporto di intervallo che vanno 0,0-1 positivo o negativo . È la radice quadrata di determinazione correlazione . Quanto più la misura è di 1 o -1 , più forte è il rapporto . Così , 80 o 90 in entrambe le direzioni indica esiste un rapporto forte. Zero significa che non vi è alcuna correlazione . R di Pearson è la misura di correlazione più utilizzata . Esso utilizza la seguente formula :

R = covarianza /( deviazione standard x ) (deviazione standard y)
Correlazione Determinazione

misure determinazione di correlazione . l'errore riduzione proporzionale risultante dalla regressione lineare . Secondo il testo "Statistiche sociali per una società diversa , " la determinazione di correlazione mostra anche "la percentuale della variazione totale della variabile dipendente y , che si spiega con la variabile indipendente x . " Se r = .60 , poi il 60 per cento della variazione di y è spiegata da x . E ' indicato anche come il coefficiente di determinazione . La formula utilizzata per calcolare determinazione correlazione è la seguente :

R al quadrato = covarianza quadrato /( varianza x ) ( varianza y)

Un segno negativo viene aggiunto alla risposta se la covarianza originale . era anche negativo .
scatter Diagram

il diagramma a dispersione ( chiamato anche un diagramma a dispersione ) mostra la relazione tra due variabili rapporto di intervallo su una griglia di coordinate . Vengono visualizzati solo i punti. È il primo passo di regressione . Si tratta di un modo rapido per vedere se le variabili sono associate e la forza dell'associazione . Un diagramma di dispersione mostra anche la direzione della relazione . Tutti i punti raggruppati insieme in una linea retta suggerisce che ci sia un rapporto forte. Anche se alcuni punti sono al di fuori della linea , può ancora esistere un rapporto . Se i punti non sono raggruppati e sono sparsi , è casuale e non vi è alcuna relazione .
Positivo o correlazione negativa

associazioni tra variabili possono essere positivi o negativi . Questo si riferisce solo alla direzione della relazione . Una correlazione positiva significa che entrambe le variabili sono in aumento , mentre una correlazione negativa significa che come una variabile aumenta l'altra diminuisce . Positivi perfette in R di Pearson sarà uguale a uno e un negativo perfetto sarà uguale a -1 . In un diagramma di dispersione , se i punti formano una linea da sinistra in basso a destra in alto sulla griglia , la correlazione è positiva . Se va dall'alto a sinistra al basso a destra , è negativo .