상관 관계가 연관과 동등합니까?

저의 통계 교수는 "상관 관계"라는 단어는 변수 간의 선형 관계에만 엄격하게 적용되는 반면 "연관"이라는 단어는 모든 유형의 관계에 광범위하게 적용된다고 주장합니다. 다시 말해, 그는 "비선형 상관 관계"라는 용어가 옥시 모론이라고 주장합니다.

" 상관 및 의존성 " 에 대한 Wikipedia 기사 의이 섹션 에서 수행 할 수있는 것에서 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 관계에서 "선형성"의 정도를 설명합니다. 이것은 "상관"이라는 용어가 실제로 선형 관계에만 적용됨을 시사합니다.

반면에 " 비선형 상관 관계 "에 대한 빠른 Google 검색은 이 용어를 사용하는 다수의 출판 된 논문을 보여줍니다.

교수님이 맞습니까? 아니면 "상관"이 단순히 "협회"의 동의어입니까?

아니; 상관 관계는 연결과 동일하지 않습니다. 그러나 상관 관계의 의미는 상황에 따라 다릅니다.

고전 통계 정의는 Kotz와 Johnson의 통계 과학 백과 사전에서 인용 한 "두 랜덤 변수 사이의 선형 관계 강도의 척도"입니다. 수학적 통계에서 "상관"은 일반적으로이 해석을하는 것으로 보입니다.

데이터가 일반적으로 숫자가 아닌 서수 인 응용 영역 (예 : 심리학 및 시장 조사)에서 선형성 개념이 구간 스케일 특성을 갖는 데이터를 가정하므로이 정의는 그다지 도움이되지 않습니다. 결과적으로, 이러한 분야에서 상관 관계는 단조 증가 또는 감소하는 이변 량 패턴 또는 순위의 상관 관계를 나타내는 것으로 해석된다. 이를 위해 특별히 여러 비모수 적 상관 통계가 개발되었습니다 (예 : Spearman 's correlation and Kendall 's tau-b). 이들은 선형성을 가정하지 않는 상관 통계이기 때문에 "비선형 상관"이라고도합니다.

비 통계 학자들 사이의 상관 관계는 종종 연관 (때때로 인과 관계가 있거나없는)을 의미합니다. 상관 관계의 어원에 상관없이, 현실은 비 통계 학자들 사이에서이 넓은 의미를 가지고 있으며 부적절한 사용으로 그들을 추격하는 양이 이것을 바꿀 가능성이 없다는 것입니다. 나는 "google"을 수행했으며 비선형 상관 관계의 사용 중 일부는 이런 종류의 것으로 보입니다 (특히 일부 사람들은 숫자 변수 사이의 부드러운 비선형 관계를 나타내는 용어를 사용하는 것 같습니다) .

"비선형 상관 관계"라는 용어의 상황에 따른 특성은 모호하고 사용해서는 안된다는 의미 일 수 있습니다. "상관"과 관련하여, 용어의 의미를 이해하기 위해 용어를 사용하여 개인의 상황을 해결해야합니다.

나는 "상관 관계"와 "연관"이라는 용어를 풀려고 노력할 때 많은 점을 알지 못한다. 결국 피어슨 자신과 다른 사람들은 " 상관 비율 "이라는 비선형 관계를 측정했습니다 .

협회에 대한 오해가있는 것 같습니다. 연관성 척도 (효과 크기)는 질적 분석이 아니라 정량 분석에 내재되어 있습니다.

상관 관계는 정량적 데이터와 정 성적 데이터와의 연관성에 적용되며 의무적 인 인과 관계는 없다고 말할 수 있습니다.

(남자의) 무게가 키와 상관 관계가 없다는 생각은 (해당 함수가 선형이 아니라 3도이므로) 매우 이상하게 보입니다. 선형 상관 관계는 특별한 연관 사례로 취급해야합니다.

상관 관계는 서로 다릅니다. 상관 관계는 긍정적, 부정적 및 비 상관 관계의 세 가지 유형의 관계를 설명합니다. 또한 0에서 1까지, -1에서 0까지 상관의 크기를 설명합니다. 연관은 어떤 연관 유형 및 연관을 나타내지 않습니다.

선형성과 관련하여 팀과 닉 콕스의 답변은 그것을 완전히 다루었습니다. 내가 기여할 수 있다고 생각한 곳은 연관성과 상관 관계의 차이점을 생각할 수있는 확실한 방법입니다.

연관 (Association) --- 두 변수가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 (즉, 종속적이든 독립적이든) 측정합니다.

상관 관계 --- 두 변수가 어떤 방식으로 연관 되는지 측정합니다 (즉, 양 또는 음).

결국, 나는 당신이 그들을 명확하게 대우하는 것은 결코 잘못하지 않을 수 있다고 주장합니다. 그것은 장기적으로 해석과 분석에 도움이 될 것입니다. 이것이 도움이되기를 바랍니다.