Klíčový rozdíl: Bivariátová korelace popisuje měření vztahu mezi dvěma lineárními proměnnými. Na druhou stranu je částečná korelace popisovat měření dvou proměnných poté, co byl umožněn účinek na třetí nebo jiné proměnné.
Bivariátová korelace se používá, aby se zjistilo, zda jsou proměnné navzájem příbuzné či nikoliv. Obvykle se měří, jak se mění proměnné současně. Účelem bivariátního vyšetření je analyzovat více proměnných současně. Analýza měří lineární vztah mezi oběma proměnnými.
Částečná korelace je souvislost mezi dvěma proměnnými po zohlednění vlivu jiných proměnných. Měří vzájemnou korelaci mezi dvěma proměnnými, ale eliminují účinek třetí proměnné. Nejlépe se používá při více regresi. Částečná korelace shromažďuje proměnné a je užitečná pro odhalování falešných vztahů a zjišťování skrytých vztahů.
Srovnání vzájemné korelace a částečné korelace:
Bivariátová korelace | Částečná korelace | |
Definice | Bivariátní korelace se používá k měření, zda jsou obě proměnné navzájem nebo nikoliv. | Částečná korelace se používá k měření vztahu po kontrole dalších proměnných (třetí proměnná). |
Opatření | Měří nebo analyzuje dvě proměnné. | Měří stupeň dalších proměnných. |
Proměnné | Často označované jako X a Y | Dvě náhodné proměnné, jako X a Y, X a Z nebo Y a Z |
Symbol | Pearsonův "r" (R) | rYX.W |
Používá se k získání | Používá se k získání korelačního koeficientu, který popisuje měřítko vztahu mezi dvěma lineárními proměnnými. | Používá se k získání korelačních koeficientů po kontrole jedné nebo více proměnných. |
