Différence entre l'association et la corrélation

Association vs corrélation

L'association et la corrélation sont deux méthodes pour expliquer une relation entre deux variables statistiques. L'association se réfère à un terme plus généralisé et la corrélation peut être considérée comme un cas d'association spécial, où la relation entre les variables est de nature linéaire.

Qu'est-ce que l'association?

L'association de terme statistique est définie comme une relation entre deux variables aléatoires, ce qui les rend statistiquement dépendants. Il se réfère à une relation plutôt.

De nombreuses méthodes statistiques sont utilisées pour établir l'association entre deux variables. Le coefficient de corrélation de Pearson, le rapport de cotes, la corrélation de distance, la Lambda de Goodman et Kruskal et le Rho (ρ) de Spearman sont quelques exemples.

Qu'est-ce que la corrélation?

La corrélation est une mesure de la force de la relation entre deux variables. Le coefficient de corrélation quantifie le degré de changement d'une variable basée sur le changement de l'autre variable. Dans les statistiques, la corrélation est liée au concept de dépendance, qui est la relation statistique entre deux variables

Le coefficient de corrélation de Pearson ou simplement le coefficient de corrélation r est une valeur entre -1 et 1 (-1≤r≤ + 1). C'est le coefficient de corrélation le plus couramment utilisé et valide uniquement pour une relation linéaire entre les variables. Si r = 0, il n'existe aucune relation, et si R≥0, la relation est directement proportionnelle; La valeur d'une variable augmente avec l'augmentation de l'autre. Si R≤0, la relation est inversement proportionnelle; Une variable diminue à mesure que l'autre augmente.

En raison de la condition de linéarité, le coefficient de corrélation R peut également être utilisé pour établir la présence d'une relation linéaire entre les variables.

Le coefficient de corrélation de rang de Spearman et le coefficient de corrélation de rang de Kendrall mesurent la force de la relation, à l'exclusion du facteur linéaire. Ils considèrent que la variable augmente ou diminue avec l'autre. Si les deux variables augmentent ensemble, le coefficient va être positif et si une variable augmente tandis que l'autre diminue, la valeur du coefficient va être négative.

Les coefficients de corrélation de rang sont utilisés juste pour établir le type de relation, mais pas pour enquêter en détail comme le coefficient de corrélation de Pearson. Ils sont également utilisés pour réduire les calculs et rendre les résultats plus indépendants de la non-normalité des distributions considérées.

Quelle est la différence entre l'association et la corrélation?

• L'association fait référence à la relation générale entre deux variables aléatoires tandis que la corrélation fait référence à une relation plus ou moins linéaire entre les variables aléatoires.

• L'association est un concept, mais la corrélation est une mesure d'association et des outils mathématiques sont fournis pour mesurer l'ampleur de la corrélation.

• Le coefficient de corrélation du moment du produit de Pearson établit la présence d'une relation linéaire et détermine la nature de la relation (qu'elles soient proportionnelles ou inversement proportionnelles).

• Les coefficients de corrélation de rang sont utilisés pour déterminer la nature de la relation uniquement, à l'exclusion de la linéarité de la relation (elle peut ou non être linéaire, mais elle indiquera si les variables augmentent ensemble, diminuent ensemble ou une augmentation tandis que l'autre diminue ou vice versa).