Differenza chiave: la correlazione bivariata consiste nel descrivere la misurazione della relazione tra due variabili lineari. D'altra parte, la correlazione parziale consiste nel descrivere la misurazione di due variabili dopo aver concesso l'effetto a una terza o altre variabili.
Viene utilizzata una correlazione bivariata per verificare se le variabili sono correlate tra loro o meno. Di solito misura come le variabili cambiano insieme allo stesso tempo. Lo scopo di un esame bivariato è quello di analizzare contemporaneamente più variabili. L'analisi è di misurare la relazione lineare tra le due variabili.
La correlazione parziale è la correlazione tra due variabili dopo aver consentito l'effetto di altre variabili. Misurano la correlazione tra due variabili, ma eliminano l'effetto della terza variabile. È meglio utilizzato in regressione multipla. La correlazione parziale raccoglie le variabili ed è utile per scoprire relazioni false e rilevare relazioni nascoste.
Confronto tra Correlazione bivariata e Correlazione parziale:
Correlazione bivariata | Correlazione parziale | |
Definizione | Una correlazione bivariata viene utilizzata per misurare se le due variabili sono correlate tra loro o meno. | La correlazione parziale viene utilizzata per misurare la relazione dopo aver controllato altre variabili (terza variabile). |
Le misure | Misura o analizza due variabili. | Misura il grado di altre variabili. |
variabili | Spesso indicato come X e Y | Due variabili casuali, come X e Y, X e Z o Y e Z |
Simbolo | Pearson's 'r' (R) | rYX.W |
Usato per ottenere | Utilizzato per ottenere il coefficiente di correlazione che descrive la misura della relazione tra due variabili lineari. | Utilizzato per ottenere coefficienti di correlazione dopo il controllo di una o più variabili. |