Diferența cheie: corelația bivariată este de a descrie măsurarea relației dintre două variabile liniare. Pe de altă parte, corelația parțială este aceea de a descrie măsurarea a două variabile după ce permiterea efectului asupra treia sau a altor variabile.
O corelație bivariată este utilizată pentru a vedea dacă variabilele sunt legate între ele sau nu. De obicei, se măsoară modul în care variabilele se schimbă împreună în același timp. Scopul unei examinări bivariate este de a analiza simultan variabilele multiple. Analiza este de a măsura relația liniară între cele două variabile.
Corelația parțială este corelația dintre două variabile după ce a permis efectul altor variabile. Ele măsoară corelația între două variabile, dar elimină efectul celei de-a treia variabile. Este cel mai bine folosit în regresie multiplă. Corelația parțială colectează variabile și este utilă pentru descoperirea relațiilor false și pentru detectarea relațiilor ascunse.
Comparația dintre corelația bivariată și corelația parțială:
Corelația bivariată | Corelație parțială | |
Definiție | O corelație bivariată este utilizată pentru a măsura dacă cele două variabile sunt legate una de cealaltă sau nu. | Corelația parțială este utilizată pentru măsurarea relației după controlul altor variabile (a treia variabilă). |
măsuri | Măsoară sau analizează două variabile. | Ea măsoară gradul de alte variabile. |
variabile | Adesea denumit X și Y | Două variabile aleatorii, cum ar fi X și Y, X și Z sau Y și Z |
Simbol | Pearson "r" (R) | rYX.W |
Folosit pentru a obține | Se folosește pentru a obține coeficientul de corelație care descrie măsura relației dintre două variabile liniare. | Se folosește pentru a obține coeficienții de corelație după controlul pentru una sau mai multe variabile. |