关联与相关的区别

协会和相关

关联和相关是解释两个统计变量之间关系的两种方法。关联是一个更广义的术语，相关可以被认为是关联的特殊情况，其中变量之间的关系在本质上是线性的。

协会是什么?

统计学术语关联的定义是两个随机变量之间的关系，使它们在统计上相互依赖。它指的是一种一般关系，没有具体的关系，也不一定是因果关系。

许多统计方法被用来建立两个变量之间的联系。Pearson的相关系数，优势比，距离相关，Goodman和Kruskal的λ和Spearman的ρ是一些例子。

相关性是什么?

相关性是两个变量之间关系强度的衡量标准。相关系数是根据一个变量的变化来量化另一个变量的变化程度。在统计学中，相关性与依赖的概念有关，这是两个变量之间的统计关系

皮尔逊相关系数，或者说相关系数r是-1到1之间的值(-1≤r≤+1)它是最常用的相关系数，仅对变量之间的线性关系有效。如果r=0，则不存在相关关系，如果r≥0，则关系成正比;一个变量的值随着另一个变量的增加而增加。如果r≤0，则两者成反比;一个变量随着另一个变量的增加而减少。

由于线性条件，相关系数r也可以用来建立变量之间存在线性关系。

Spearman秩相关系数和Kendrall秩相关系数衡量关系的强度，排除线性因素。它们考虑一个变量随另一个变量增加或减少的程度。如果两个变量一起增加系数就会是正的如果一个变量增加而另一个变量减少系数值就会是负的。

等级相关系数只是用来建立关系的类型，而不是像皮尔逊相关系数那样用于详细调查。它们也被用来减少计算，使结果更独立于非正态分布考虑。

关联和相关的区别是什么?

•关联是指两个随机变量之间的一般关系，相关是指随机变量之间或多或少是线性关系。

•关联是一个概念，但相关性是关联的一种衡量，并提供了数学工具来衡量相关性的大小。

•皮尔逊积矩相关系数建立了线性关系的存在，并决定了关系的性质(它们是成比例还是反比)。

•等级相关系数只用于确定关系的性质，不包括关系的线性(它可能是线性的，也可能不是线性的，但它将告诉变量是一起增加，一起减少，或一个增加而另一个减少，或反之亦然)。