DiplomaDe10 Blog Corelația vs. regresia simplă: pe care să folosiți și de ce

Corelația vs. regresia simplă: pe care să folosiți și de ce

Cu toții avem în gând expresia „corelația nu implică cauzalitate”, dar ce înseamnă asta, exact?

Totul se reduce la corelație și regresie, care sunt măsurători de analiză statistică utilizate pentru a găsi conexiuni între două variabile, pentru a măsura conexiunile și pentru a face predicții. Măsurarea corelației și regresiei este folosită în mod obișnuit într-o varietate de industrii și poate fi observată și în viața noastră de zi cu zi.

De exemplu, ați văzut vreodată pe cineva conducând o mașină scumpă și ați crezut automat că șoferul trebuie să aibă succes financiar? Sau ce zici să te gândești că, cu cât alergi mai mult la antrenamentul de dimineață, cu atât vei slăbi mai mult?

Ambele sunt exemple de corelație și regresie din viața reală, deoarece vedeți o variabilă (o mașină elegantă sau un antrenament lung) și apoi vedeți dacă există vreo relație directă cu o altă variabilă (a fi bogat sau a pierde în greutate). Pe măsură ce investigăm relațiile dintre două variabile, este important să cunoaștem diferențele și asemănările dintre corelație și regresie.

Corelație vs regresie

Deseori corelația și regresia riscă să fie confundate una cu cealaltă, deoarece corelația poate duce adesea la regresie. Cu toate acestea, există o diferență cheie.

Care este diferența dintre corelație și regresie?

Diferența dintre aceste două măsurători statistice este: corelația măsoară gradul de relație între două variabile (x și y), în timp ce regresia este modul în care o variabilă o afectează pe alta.

Practic, trebuie să știi când să folosești corelația vs regresia. Utilizați corelația pentru un rezumat rapid și simplu al direcției și intensității relației dintre două sau mai multe variabile numerice. Utilizați regresia atunci când doriți să preziceți, să optimizați sau să explicați un răspuns numeric între variabile (cum influențează x y).

Indiferent de ceea ce utilizați pentru a vedea corelația și regresia, utilizarea unei platforme de business intelligence este cea mai bună modalitate de a analiza în mod clar datele pe care le priviți într-un mod care este ușor de identificat ce perspective utile să luați.

Ce este corelația?

Când vine vorba de corelare, gândiți-vă la aceasta ca la o combinație a cuvintelor „co” care înseamnă împreună și „relație” care înseamnă o legătură între două cantități.

În acest sens, corelația este atunci când o modificare a unei variabile este apoi urmată de o modificare a unei alte variabile, fie că este directă sau indirectă. Variabilele sunt considerate „necorelate” atunci când o modificare a uneia nu o afectează pe cealaltă. Pe scurt, măsoară relația dintre două variabile.

De exemplu, să presupunem că cele două variabile ale noastre sunt x și y. Modificările dintre aceste două variabile pot fi considerate pozitive sau negative. O schimbare pozitivă ar fi atunci când două variabile se mișcă în aceeași direcție, adică o creștere a unei variabile are ca rezultat o creștere a unei alte variabile. Deci, dacă o creștere a lui x crește y, aceasta este corelată pozitiv.

Un exemplu în acest sens ar fi cererea și prețul. Acest lucru se datorează faptului că o creștere a cererii determină creșterea corespunzătoare a prețului. Prețul ar crește pentru că sunt mai mulți consumatori care îl doresc sunt dispuși să plătească mai mult pentru el.

Dacă două variabile se mișcă în direcții opuse, cum ar fi atunci când o creștere a unei variabile duce la o scădere a unei alte variabile, aceasta este cunoscută ca o corelație negativă. Un exemplu de corelație negativă ar fi prețul și cererea pentru un produs, deoarece o creștere a prețului (x) are ca rezultat o scădere a cererii (y).

Cunoașterea modului în care două variabile sunt corelate permite prezicerea tendințelor în viitor, deoarece veți putea înțelege relația dintre variabile – sau dacă nu există nicio relație.

Analiza corelațieiScopul principal al corelației, prin prisma analizei corelației, este de a permite experimentatorilor să cunoască asocierea sau absența unei relații între două variabile. Când aceste variabile sunt corelate, veți putea măsura puterea asocierii lor.

În general, obiectivul analizei de corelație este de a găsi valoarea numerică care arată relația dintre cele două variabile și modul în care acestea se mișcă împreună.

Un beneficiu cheie al corelației este că este un rezumat mai concis și mai clar al relației dintre cele două variabile decât veți găsi cu regresia.

Exemplu de corelare

O diagramă de corelație, cunoscută și ca diagramă de împrăștiere, face mai ușor să vedeți vizual corelația dintre două variabile. Datele dintr-o diagramă de corelare sunt reprezentate printr-un singur punct. În graficul de mai sus puteți vedea că corelația prezintă diferite puncte ale datelor individuale.

Să ne gândim la corelație ca la scenarii din viața reală. Pe lângă exemplul de preț și cerere de mai sus, să aruncăm o privire asupra corelației din punct de vedere al marketingului pentru a vedea puterea unei relații dintre cele două variabile. De exemplu, ar putea fi în interesul companiei dvs. să vadă dacă există o relație previzibilă între vânzarea unui produs și factori precum vremea, publicitatea și veniturile consumatorilor.

Ce este regresia?

Pe de altă parte, regresia este modul în care o variabilă o afectează pe alta sau modificările unei variabile care declanșează schimbări în alta, în esență cauză și efect. Aceasta implică faptul că rezultatul depinde de una sau mai multe variabile.

De exemplu, în timp ce corelația poate fi definită ca relația dintre două variabile, regresia este modul în care acestea se afectează reciproc. Un exemplu în acest sens ar fi modul în care o creștere a precipitațiilor ar determina apoi să crească diferite culturi, la fel cum o secetă ar face ca recoltele să se ofilească sau să nu crească deloc.

Analiza de regresie

Analiza de regresie ajută la determinarea relației funcționale dintre două variabile (x și y), astfel încât să puteți estima variabila necunoscută pentru a face proiecții viitoare asupra evenimentelor și obiectivelor.

Obiectivul principal al analizei de regresie este de a estima valorile unei variabile aleatoare (z) pe baza valorilor variabilelor tale cunoscute (sau fixe) (x și y). Analiza de regresie liniară este considerată a fi cea mai potrivită linie prin punctele de date.

Principalul avantaj în utilizarea regresiei în cadrul analizei dvs. este că vă oferă o imagine detaliată a datelor dvs. (mai detaliată decât corelația singură) și include o ecuație care poate fi utilizată pentru prezicerea și optimizarea datelor dvs. în viitor.

Când linia este trasată folosind regresia, putem vedea două informații:

Formula de regresie

A → se referă la intersecția cu y, valoarea lui y când x = 0B → se referă la pantă sau ridicare peste alergare

Formula de predicție folosită pentru a vedea cum ar putea arăta datele în viitor este:

Y = a + b(x)

Exemplu de regresie

Când vine vorba de utilizarea regresiei, noi cei de la G2 utilizăm regresia pentru a prezice anumite tendințe, cum ar fi modul în care se așteaptă să crească traficul nostru în lunile următoare.

Diferențele dintre corelație și regresie

Există câteva diferențe cheie între corelație și regresie care sunt importante pentru înțelegerea celor două.

Regresia stabilește modul în care x determină schimbarea lui y, iar rezultatele se vor schimba dacă x și y sunt schimbate. Cu corelație, x și y sunt variabile care pot fi interschimbate și pot obține același rezultat. Corelația este o singură statistică sau un punct de date, în timp ce regresia este întreaga ecuație cu toate punctele de date care sunt reprezentate cu o linie.

Corelația arată relația dintre cele două variabile, în timp ce regresia ne permite să vedem cum una o afectează pe cealaltă.

Datele prezentate cu regresie stabilesc o cauză și un efect, atunci când una se schimbă, la fel se întâmplă și cealaltă, și nu întotdeauna în aceeași direcție. Cu corelație, variabilele se mișcă împreună.

Asemănări între corelație și regresie

Pe lângă diferențe, există unele asemănări cheie între corelație și regresie care vă pot ajuta să înțelegeți mai bine datele.

Ambele lucrează pentru a cuantifica direcția și puterea relației dintre două variabile numerice.De fiecare dată când corelația este negativă, panta de regresie (linia din grafic) va fi, de asemenea, negativă. De fiecare dată când corelația este pozitivă, panta de regresie (linia din grafic) va fi pozitivă. Mult mai mult decât doar cauză și efect.

Chiar dacă sunt studiate împreună, este clar că există diferențe și asemănări evidente între corelație și regresie. Când căutați să construiți un model, o ecuație sau să preziceți un răspuns cheie, utilizați regresia. Dacă doriți să rezumați rapid direcția și puterea unei relații, corelația este cel mai bun pariu.

Vrei să știi cum să faci analizele în SPSS, hai în programul Diplomade10…

Îți voi arăta cum poți să scrii cu ușurință lucrarea, pentru că îți pun la dispoziție tot ce ai nevoie într-un singur program de scriere academică, în care găsești explicații, exemple concrete și pași de acțiune.

În plus, parcurgerea programului nu necesită timp, pentru că atunci când întâmpini o problemă… găsești toate informațiile într-un singur loc… nu mai trebuie să stai să le cauți singur(ă)…

De asemenea, poți accesa programul în orice moment dorești din zi și noapte, pentru că am explicat toți pașii de scrierea lucrării cu exemple concrete sub forma unor materiale video și text.

La toate acestea se adaugă îndrumarea mea directă, prin e-mail sau telefon.

Dacă ai nevoie de ajutor ca să-ți finalizezi lucrarea, hai în programul Diplomade10.

Singurul program din România dedicat scrierii academice pentru studenți.

Îți ofer toată experiența mea de profesor și cercetător științific, ca să ai o lucrare scrisă corect și interesantă din punct de vedere științific.

Îți ofer tot sprijinul meu în calitate de expert, materiale de calitate și indicațiile de scriere de care ai nevoie… ca să-ți duci la bun sfârșit lucrarea…

Totul sub forma unui plan personalizat.

Hai în programul Diplomade10, ca să-ți scrii cea mai bună lucrare.

Apasă pe butonul albastru pentru mai multe detalii.

Salut,

Sunt Lorena și sunt primul coach de scriere academică din România.

Sunt doctor în economie și am finalizat și un program de postdoctorat la o universitate de renume.

Din 2021 am devenit fondatoarea Diplomade10.ro.

Am fondat această școală pentru a-i ajuta pe studenți, masteranzi și doctoranzi să scape de teama de ce vor scrie în lucrare și mai ales cum vor scrie.

Este nevoie să evoluăm în domeniul cercetării, să venim cu noi soluții pentru a face o lume mai bună.

Dacă ai orice nelămuriri, te rog să-mi scrii. 

Lasă un mesaj

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Alte postări asemănătoare