Análise de Regressão e Correlação

As técnicas mais comumente usadas para investigar a relação entre duas variáveis ​​quantitativas são correlação e regressão linear. A correlação quantifica a força de uma relação linear entre um par de variáveis, enquanto a regressão expressa a relação na forma de uma equação. Por exemplo, em pacientes atendidos em um pronto-socorro, análises de correlação e regressão são usadas para determinar se há uma relação entre idade e nível de ureia e se o nível de ureia pode ser previsto para uma idade específica.

Correlação e regressão são usadas para descrever algum tipo de relacionamento entre variáveis ​​quantitativas que supostamente têm um relacionamento linear. Correlação e regressão são medidas estatísticas usadas para fornecer a relação entre duas variáveis.

Correlação pode ser definida como uma medida usada para medir a relação entre variáveis. Diz-se que duas variáveis ​​estão diretamente relacionadas se um aumento ou diminuição em uma delas causa um aumento ou diminuição correspondente na outra. Da mesma forma, diz-se que as variáveis ​​estão indiretamente relacionadas se o aumento de uma causa diminuição da outra e vice-versa. Se uma mudança em uma variável independente não causa uma mudança na variável dependente, elas não são relacionadas. Portanto, a correlação pode ser positiva (correlação direta), negativa (correlação indireta) ou zero. Essa relação é dada pelo coeficiente de correlação.

Regressão pode ser definida como uma medida usada para medir como uma mudança em uma variável afetará outra variável. A regressão é usada para encontrar causa e efeito entre duas variáveis. A regressão linear é o tipo de regressão mais comumente usado, pois é mais fácil de analisar em comparação aos demais. A regressão linear é usada para encontrar a linha de melhor ajuste para estabelecer uma relação entre variáveis.

Tanto a análise de correlação quanto a de regressão são feitas para medir a força do relacionamento entre duas variáveis ​​usando números. Graficamente, a análise de correlação e regressão pode ser visualizada usando gráficos de dispersão.

A análise de correlação é realizada para determinar se há uma relação entre as variáveis ​​testadas. Além disso, um coeficiente de correlação, como o coeficiente de correlação de Pearson, é usado para fornecer um valor numérico assinado que indica a força e a direção da correlação. Um gráfico de dispersão fornece a correlação entre duas variáveis ​​x e y para pontos de dados individuais.

A análise de regressão é usada para determinar a relação entre duas variáveis ​​para que o valor da variável desconhecida possa ser previsto usando o conhecimento de variáveis ​​conhecidas. O objetivo da regressão linear é encontrar a linha de melhor ajuste que passa pelos pontos de dados. Para duas variáveis, x e y, a análise de regressão pode ser visualizada.

Resumidamente, correlação e regressão são usadas como medidas estatísticas para entender melhor a relação entre variáveis. Se o coeficiente de correlação for negativo (ou positivo), a inclinação da reta de regressão também será negativa (ou positiva).

As principais diferenças entre correlação e regressão incluem:

• A correlação é usada para determinar se as variáveis ​​estão relacionadas. A regressão é usada para descrever numericamente como a variável dependente muda com uma mudança na variável independente.
• A correlação tenta estabelecer uma relação linear entre variáveis. Encontra a linha de regressão de melhor ajuste para prever uma variável desconhecida com base na variável conhecida.
• Variáveis ​​de correlação podem ser usadas de forma intercambiável. Variáveis ​​de regressão não são intercambiáveis.
• A correlação usa um valor numérico assinado para estimar a força do relacionamento entre variáveis. A regressão é usada para mostrar o efeito de uma mudança unitária na variável independente na variável dependente.
• O coeficiente de Pearson é a melhor medida de correlação. O método dos mínimos quadrados é a melhor técnica para determinar a linha de regressão.

É claro que há diferenças e semelhanças significativas entre correlação e regressão, mesmo quando examinadas em conjunto. A regressão é usada quando você deseja criar um modelo, uma equação ou prever uma resposta importante. Se você quiser resumir rapidamente a direção e a força de um relacionamento, a correlação é a melhor opção. Resumidamente, a análise de correlação é usada para saber o grau de relacionamento entre duas variáveis. No entanto, a análise de regressão é usada para analisar o efeito de como uma variável independente está numericamente relacionada à variável dependente. Análises de correlação e regressão podem ser realizadas em conjunto para medir um conjunto de dados e determinar a relação entre variáveis.

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