Ключевая разница: двумерная корреляция должна описывать измерение взаимосвязи между двумя линейными переменными. С другой стороны, частичная корреляция должна описывать измерение двух переменных после учета влияния на третьи или другие переменные.
Двусторонняя корреляция используется, чтобы видеть, связаны ли переменные друг с другом или нет. Обычно он измеряет, как переменные изменяются вместе в одно и то же время. Целью двумерного исследования является одновременный анализ нескольких переменных. Анализ заключается в измерении линейных отношений между двумя переменными.
Частичная корреляция - это корреляция между двумя переменными после учета влияния других переменных. Они измеряют корреляцию между двумя переменными, но исключают влияние третьей переменной. Лучше всего использовать множественную регрессию. Частичная корреляция собирает переменные, и это полезно для выявления ложных отношений и обнаружения скрытых отношений.
Сравнение Бивариатной Корреляции и Частичной Корреляции:
Двусторонняя корреляция | Частичная корреляция | |
Определение | Двусторонняя корреляция используется для измерения, если две переменные связаны друг с другом или нет. | Частичная корреляция используется для измерения отношения после контроля других переменных (третья переменная). |
меры | Он измеряет или анализирует две переменные. | Он измеряет степень других переменных. |
переменные | Часто обозначается как X и Y | Две случайные величины, такие как X и Y, X и Z или Y и Z |
Условное обозначение | 'П' Пирсона (R) | rYX.W |
Используется для получения | Используется для получения коэффициента корреляции, который описывает меру взаимосвязи между двумя линейными переменными. | Используется для получения коэффициентов корреляции после контроля одной или нескольких переменных. |