Schlüsseldifferenz: Die bivariate Korrelation soll die Messung der Beziehung zwischen zwei linearen Variablen beschreiben. Andererseits ist die partielle Korrelation die Beschreibung der Messung von zwei Variablen, nachdem die Auswirkung auf dritte oder andere Variablen berücksichtigt wurde.
Eine bivariate Korrelation wird verwendet, um zu sehen, ob die Variablen miteinander zusammenhängen oder nicht. Normalerweise misst es, wie sich die Variablen gleichzeitig ändern. Der Zweck einer bivariaten Untersuchung besteht darin, die mehreren Variablen gleichzeitig zu analysieren. Die Analyse soll die lineare Beziehung zwischen den beiden Variablen messen.
Partielle Korrelation ist die Korrelation zwischen zwei Variablen nach Berücksichtigung der Auswirkungen anderer Variablen. Sie messen die Korrelation zwischen zwei Variablen, beseitigen jedoch die Wirkung der dritten Variablen. Es wird am besten bei mehrfacher Regression verwendet. Partielle Korrelation sammelt Variablen und ist nützlich, um falsche Beziehungen aufzudecken und versteckte Beziehungen zu erkennen.
Vergleich zwischen bivariater Korrelation und partieller Korrelation:
Bivariate Korrelation | Partielle Korrelation | |
Definition | Mit einer bivariaten Korrelation wird gemessen, ob die beiden Variablen miteinander zusammenhängen oder nicht. | Die partielle Korrelation wird verwendet, um die Relation zu messen, nachdem andere Variablen (dritte Variable) gesteuert wurden. |
Maße | Es misst oder analysiert zwei Variablen. | Es misst den Grad anderer Variablen. |
Variablen | Oft als X und Y bezeichnet | Zwei Zufallsvariablen wie X und Y, X und Z oder Y und Z |
Symbol | Pearson 'r' (R) | rYX.W |
Wird verwendet, um zu erhalten | Wird verwendet, um einen Korrelationskoeffizienten zu erhalten, der das Maß der Beziehung zwischen zwei linearen Variablen beschreibt. | Wird verwendet, um Korrelationskoeffizienten nach der Steuerung einer oder mehrerer Variablen zu erhalten. |