Регресионен и корелационен анализ

Най-често използваните техники за изследване на връзката между две количествени променливи са корелация и линейна регресия. Корелацията количествено определя силата на линейна връзка между двойка променливи, докато регресията изразява връзката под формата на уравнение. Например, при пациенти, посещаващи спешно отделение, се използват корелационни и регресионни анализи, за да се определи дали има връзка между възрастта и нивото на урея и дали нивото на урея може да се предвиди за определена възраст.

Корелацията и регресията се използват за описание на някакъв вид връзка между количествени променливи, за които се приема, че имат линейна връзка. Корелацията и регресията са статистически мерки, използвани за определяне на връзката между две променливи.

Корелацията може да се дефинира като измерване, използвано за измерване на връзката между променливите. Две променливи се считат за пряко свързани, ако увеличаването или намаляването на едната променлива води до съответно увеличение или намаление на другата. По подобен начин, променливите се считат за косвено свързани, ако увеличаването на едната води до намаляване на другата и обратно. Ако промяната в независима променлива не води до промяна в зависимата променлива, те са несвързани. Следователно, корелацията може да бъде положителна (директна корелация), отрицателна (директна корелация) или нулева. Тази връзка се дава от коефициента на корелация.

Регресията може да се дефинира като измерване, използвано за измерване на това как промяна в една променлива ще повлияе на друга променлива. Регресията се използва за намиране на причина и следствие между две променливи. Линейната регресия е най-често използваният вид регресия, тъй като е по-лесна за анализ в сравнение с останалите. Линейната регресия се използва за намиране на най-добрата линия на съвпадение, за да се установи връзка между променливите.

Както корелационният, така и регресионният анализ се правят, за да се измери силата на връзката между две променливи, използвайки числа. Графично, корелационният и регресионният анализ могат да бъдат визуализирани с помощта на точкови диаграми.

Корелационният анализ се извършва, за да се определи дали има връзка между тестваните променливи. Също така, коефициент на корелация, като например коефициентът на корелация на Пиърсън, се използва, за да се даде числова стойност със знак, която показва силата и посоката на корелацията. Точковата диаграма показва корелацията между две променливи x и y за отделни точки от данни.

Регресионният анализ се използва за определяне на връзката между две променливи, така че стойността на неизвестната променлива да може да се предскаже, използвайки познания за известни променливи. Целта на линейната регресия е да се намери най-подходящата линия, преминаваща през точките от данни. За две променливи, x и y, може да се визуализира регресионен анализ.

Накратко, корелацията и регресията се използват като статистически мерки за по-добро разбиране на връзката между променливите. Ако коефициентът на корелация е отрицателен (или положителен), наклонът на регресионната линия също ще бъде отрицателен (или положителен).

Ключовите разлики между корелация и регресия включват:

• Корелацията се използва, за да се определи дали променливите са свързани. Регресията се използва за числено описание на това как зависимата променлива се променя с промяна в независимата променлива.
• Корелацията се опитва да установи линейна връзка между променливите. Намира най-подходящата регресионна линия, за да предскаже неизвестна променлива въз основа на известната променлива.
• Корелационните променливи могат да се използват взаимозаменяемо. Регресионните променливи не са взаимозаменяеми.
• Корелацията използва числова стойност със знак, за да оцени силата на връзката между променливите. Регресията се използва, за да се покаже ефектът от промяна на единица в независимата променлива върху зависимата променлива.
• Коефициентът на Пиърсън е най-добрата мярка за корелация. Методът на най-малките квадрати е най-добрият метод за определяне на регресионната линия.

Ясно е, че има значителни разлики и прилики между корелацията и регресията, дори когато се разглеждат заедно. Регресията се използва, когато искате да създадете модел, уравнение или да предскажете важен отговор. Ако искате бързо да обобщите посоката и силата на дадена връзка, корелацията е най-добрият вариант. Накратко, корелационният анализ се използва, за да се определи степента на връзка между две променливи. Регресионният анализ обаче се използва за анализ на ефекта от това как независимата променлива е числено свързана със зависимата променлива. Корелационният и регресионният анализ могат да се извършват заедно, за да се измери набор от данни и да се определи връзката между променливите.

Нашата организация разполага със силен екип, който следи отблизо развитието в областта на науката и технологиите в света и непрекъснато се усъвършенства. Сред многобройните проучвания за тестване, измерване, анализ и оценка, предоставяни на бизнеса в различни сектори, има и услуги за регресионен и корелационен анализ.