Secara khusus, saya mengacu pada koefisien korelasi product-moment Pearson.
correlation
regression
Neil McGuigan
sumber
sumber
Jawaban:
Apa perbedaan antara korelasi antara dan dan regresi linier yang memprediksi dari ?Y Y XX Y Y X
Pertama, beberapa kesamaan :
Kedua, beberapa perbedaan :
sumber
lm
dancor.test
dalamR
, akan menghasilkan nilai-p yang identik.Ini jawaban yang saya posting di situs web graphpad.com :
Korelasi dan regresi linier tidak sama. Pertimbangkan perbedaan-perbedaan ini:
sumber
Dalam kasus prediktor tunggal regresi linier, kemiringan terstandar memiliki nilai yang sama dengan koefisien korelasi. Keuntungan dari regresi linier adalah bahwa hubungan dapat digambarkan sedemikian rupa sehingga Anda dapat memprediksi (berdasarkan hubungan antara dua variabel) skor pada variabel yang diprediksi diberikan nilai tertentu dari variabel prediktor. Secara khusus satu informasi sepotong regresi linier memberi Anda bahwa korelasi tidak adalah intersep, nilai pada variabel yang diprediksi ketika prediktornya adalah 0.
Singkatnya - mereka menghasilkan hasil yang identik secara komputasi, tetapi ada lebih banyak elemen yang mampu ditafsirkan dalam regresi linier sederhana. Jika Anda tertarik untuk hanya menandai besarnya hubungan antara dua variabel, gunakan korelasi - jika Anda tertarik untuk memprediksi atau menjelaskan hasil Anda dalam hal nilai-nilai tertentu yang Anda mungkin ingin regresi.
sumber
Analisis korelasi hanya menghitung hubungan antara dua variabel yang mengabaikan variabel dependen dan yang independen. Tetapi sebelum menerapkan regresi, Anda harus mempertimbangkan dampak variabel mana yang ingin Anda periksa pada variabel lainnya.
sumber
Semua jawaban yang diberikan sejauh ini memberikan wawasan penting tetapi tidak boleh dilupakan bahwa Anda dapat mengubah parameter satu menjadi yang lain:
Regresi:y=mx+b
Hubungan antara parameter regresi dan korelasi, kovarians, varians, standar deviasi dan berarti: b= ˉ y -m ˉ x
Jadi Anda dapat mengubah keduanya menjadi satu sama lain dengan menskalakan dan menggeser parameternya.
Contoh dalam R:
sumber
Dari korelasi kita hanya bisa mendapatkan indeks yang menggambarkan hubungan linear antara dua variabel; dalam regresi kita dapat memprediksi hubungan antara lebih dari dua variabel dan dapat menggunakannya untuk mengidentifikasi variabel x mana yang dapat memprediksi variabel hasil y .
sumber
Mengutip Altman DG, "Statistik praktis untuk penelitian medis" Chapman & Hall, 1991, halaman 321: "Korelasi mengurangi satu set data ke satu nomor yang tidak berhubungan langsung dengan data aktual. Regresi adalah metode yang jauh lebih berguna, dengan hasil yang jelas terkait dengan pengukuran yang diperoleh. Kekuatan hubungan itu eksplisit, dan ketidakpastian dapat dilihat dengan jelas dari interval kepercayaan atau interval prediksi "
sumber
Analisis regresi adalah teknik untuk mempelajari sebab akibat dari hubungan antara dua variabel. sedangkan, Analisis korelasi adalah teknik untuk mempelajari jumlah hubungan antara dua variabel.
sumber
Korelasi adalah indeks (hanya satu angka) dari kekuatan suatu hubungan. Regresi adalah analisis (estimasi parameter model dan uji statistik signifikansi mereka) dari kecukupan hubungan fungsional tertentu. Ukuran korelasi terkait dengan seberapa akurat prediksi regresi akan.
sumber
Korelasi adalah istilah dalam statistik yang menentukan apakah ada hubungan antara dua dan kemudian tingkat hubungan. Kisarannya adalah dari -1 hingga +1. Sedangkan regresi berarti kembali ke rata-rata. Dari regresi kita memprediksi nilai dengan menjaga satu variabel dependen dan independen lainnya tetapi harus memperjelas nilai variabel yang ingin kita prediksi.
sumber