Korelasyon ilişkiye eşdeğer midir?

İstatistik profesörüm “korelasyon” kelimesinin kesinlikle değişkenler arasındaki doğrusal ilişkilere uygulandığını, “ilişkilendirme” kelimesinin her türlü ilişki için geniş çapta uygulandığını iddia ediyor. Başka bir deyişle, "doğrusal olmayan korelasyon" teriminin bir oksimoron olduğunu iddia ediyor.

Vikipedi " Korelasyon ve bağımlılık " hakkındaki makalesinde bu bölümden ne yapabilirim , Pearson korelasyon katsayısı iki değişken arasındaki ilişkide "doğrusallık" derecesini tanımlar. Bu, "korelasyon" teriminin aslında doğrusal ilişkiler için geçerli olduğunu göstermektedir.

Öte yandan, " doğrusal olmayan korelasyon " için hızlı bir Google araması , terimi kullanan çok sayıda yayınlanmış makale ortaya çıkarmaktadır.

Profesörüm doğru mu, yoksa "korelasyon" sadece "dernek" kelimesinin eş anlamlısı mı?

Yok hayır; korelasyon ilişkiye eşdeğer değildir. Bununla birlikte, korelasyonun anlamı içeriğe bağlıdır.

Klasik istatistik tanımı, Kotz ve Johnson'ın İstatistiksel Bilimler Ansiklopedisi'nden "iki rastgele değişken arasındaki doğrusal ilişkinin gücünün bir ölçüsü" dür. Matematiksel istatistiklerde "korelasyon" genel olarak bu yoruma sahiptir.

Verilerin sayısal olmaktan ziyade sıralı olduğu uygulama alanlarında (örneğin, psikometri ve pazar araştırması) bu tanım, doğrusallık kavramı, aralık ölçeği özelliklerine sahip verileri kabul ettiği kadar yararlı değildir. Sonuç olarak, bu alanlarda korelasyon, bunun yerine, monoton olarak artan veya azalan iki değişkenli bir paterni veya safların bir korelasyonunu gösterdiği şeklinde yorumlanır. Bunun için özel olarak çeşitli parametrik olmayan korelasyon istatistikleri geliştirilmiştir (örneğin, Spearman's korelasyonu ve Kendall's tau-b). Bunlar bazen "doğrusal olmayan korelasyonlar" olarak adlandırılır, çünkü doğrusallığı varsaymayan korelasyon istatistikleridir.

İstatistikçi olmayanlar arasında korelasyon genellikle birleşme anlamına gelir (bazen nedensel çağrışım ile bazen de). Korelasyon etimolojisine bakılmaksızın, gerçek şu ki istatistikçi olmayanlar arasında bu daha geniş bir anlama sahip ve uygunsuz kullanım için onları cezalandırmayacak bir miktarın bunu değiştirmesi muhtemel. Bir "google" yaptım ve doğrusal olmayan korelasyon kullanımlarından bazılarının bu tür göründüğü görülüyor (özellikle, bazı kişilerin sayısal değişkenler arasında doğrusal olmayan bir doğrusal ilişki belirtmek için bu terimi kullandıkları görülüyor) .

"Doğrusal olmayan korelasyon" teriminin içeriğe bağlı doğası belki de belirsiz olduğu ve kullanılmaması gerektiği anlamına gelir. "Korelasyon" ile ilgili olarak, ne anlama geldiklerini bilmek için terimi kullanan kişinin bağlamını incelemelisiniz.

"Korelasyon" ve "ilişkilendirme" terimlerini çözmek için fazla bir şey görmüyorum. Sonuçta, Pearson kendisi (ve diğerleri), " korelasyon oranı " olarak adlandırdıkları doğrusal olmayan bir ilişki ölçüsü geliştirdi .

Dernek yanlış anlaşılıyor gibi görünüyor. Birleşme ölçüleri (etki büyüklüğü) kalitatif değil kantitatif analizde doğaldır.

Korelasyonun nicel veriler için geçerli olduğunu ve nitel verilerle ilişkilendiğini ve her ikisinin de zorunlu bir nedensel ilişkiye sahip olmadığını söyleyebilirim.

(Bir erkeğin) ağırlığının boy ile ilişkisi olmadığı düşüncesi (çünkü karşılık gelen işlev 3. dereceden, doğrusal değil) bana çok garip geliyor. Doğrusal korelasyon özel bir ilişkilenme durumu olarak ele alınmalıdır.

Korelasyon ve ilişki farklıdır. Korelasyon, pozitif, negatif ve korelasyonsuz üç ilişki tipini tanımlar. Ayrıca 0 ila 1, -1 ila 0 arasındaki korelasyonun büyüklüğünü de tanımlar. İlişkilendirme, hangi ilişki türlerini ve ne kadar ilişki olduğunu açıklamaz.

Doğrusallık söz konusu olduğunda, Tim ve Nick Cox tarafından verilen yanıt tamamen kapsandı. Katkıda bulunabileceğimi düşündüğüm yer ilişki ve korelasyon arasındaki farkı düşünmenin temiz bir yoludur.

İlişkilendirme --- iki değişkenin ne kadar yakından ilişkili olduğunu ölçer (yani bağımlı olup olmadıklarına bakılmaksızın).

Korelasyon --- iki değişkenin ne şekilde ilişkili olduğunu ölçer (yani olumlu veya olumsuz).

Sonunda, asla yanlış gidemeyeceğinizi, onlara açıkça davranmanın, uzun vadede yorumlama ve analizlerde yardımcı olacağını savunuyorum. Bu yardımcı olur umarım.