Korelasyon vs. dernek: fark nedir?

Bazen birbirinin yerine kullanılan iki terim korelasyon ve ilişkilendirmedir . Ancak istatistik alanında bu iki terimin biraz farklı anlamları vardır.

Özellikle korelasyon kelimesini kullandığımızda genellikle Pearson korelasyon katsayısından bahsediyoruz. İki rastgele değişken X ve Y arasındaki doğrusal ilişkinin bir ölçüsüdür. -1 ile 1 arasında bir değere sahiptir; burada:

• -1, iki değişken arasında tamamen negatif bir doğrusal korelasyonu gösterir
• 0, iki değişken arasında doğrusal bir korelasyon olmadığını gösterir
• 1, iki değişken arasında mükemmel pozitif doğrusal bir korelasyonu gösterir

Tersine, istatistikçiler ilişkilendirme kelimesini kullandıklarında, iki değişken arasındaki doğrusal veya doğrusal olmayan herhangi bir ilişkiden bahsediyor olabilirler.

Bu fikri açıklamak için aşağıdaki örnekleri inceleyin.

Nokta bulutlarıyla korelasyon ve ilişkilendirmenin görselleştirilmesi

İki rastgele değişken arasındaki korelasyonu tanımlamak için iki kelime kullanırız:

1 yön

• Pozitif: X arttıkça Y de artma eğilimi gösteriyorsa, iki rastgele değişken pozitif bir korelasyona sahiptir.
• Negatif: X arttıkça Y azalma eğilimindeyse iki rastgele değişkenin negatif korelasyonu vardır.

2. Güç

• Düşük: Bir dağılım grafiğindeki noktalar seyrek olarak dağılmışsa, iki rastgele değişkenin korelasyonu düşük olur.
• Güçlü: Bir dağılım grafiğindeki noktalar birbirine yakın şekilde gruplandırılmışsa, iki rastgele değişkenin güçlü bir korelasyonu vardır.

Aşağıdaki dağılım grafikleri her bir korelasyon türünün örneklerini göstermektedir:

Korelasyonla karşılaştırıldığında, ilişkilendirme kelimesi bize iki rastgele değişken arasında bir ilişki olup olmadığını söyleyebilir: doğrusal veya doğrusal olmayan.

Aşağıdaki dağılım grafikleri bazı örnekleri göstermektedir:

Sol üst köşedeki dağılım grafiği, iki rastgele değişken arasında ikinci dereceden bir ilişkiyi gösterir; bu, iki değişken arasında bir ilişki olduğu ancak doğrusal olmadığı anlamına gelir.

İki değişken arasındaki korelasyonu hesaplasaydık muhtemelen sıfıra yakın olurdu çünkü aralarında doğrusal bir ilişki yok.

Ancak iki değişken arasındaki korelasyonun sıfır olduğunu bilmek yanıltıcı olabilir çünkü doğrusal olmayan bir ilişkinin olduğu gerçeğini gizler.

Korelasyon vs. ilişkilendirme: bir özet

Korelasyon ve ilişki terimleri aşağıdaki benzerliklere ve farklılıklara sahiptir:

Benzerlikler:

• Her iki terim de iki rastgele değişken arasında bir ilişki olup olmadığını tanımlamak için kullanılır.
• Her iki terim de iki rastgele değişken arasındaki ilişkiyi analiz etmek için dağılım grafiklerini kullanabilir.

Farklılıklar:

• Korelasyon bize yalnızca iki rastgele değişkenin doğrusal bir ilişkiye sahip olup olmadığını söylerken ilişkilendirme bize iki rastgele değişkenin doğrusal mı yoksa doğrusal olmayan bir ilişkiye mi sahip olduğunu söyleyebilir.
• Korelasyon, -1 ile 1 arasında bir sayı kullanarak iki rastgele değişken arasındaki ilişkiyi ölçer, ancak ilişkilendirme, bir ilişkiyi ölçmek için belirli bir sayıyı kullanmaz.

Ek kaynaklar

Pearson Korelasyon Katsayısına Giriş
Nokta bulutlarına giriş
Korelasyon ve regresyon: fark nedir?