Hoje em dia, as pessoas usam os termos correlação e associação de forma intercambiável, tanto na vida cotidiana quanto nas estatísticas. A pessoa que os usa deve ter clareza sobre as diferenças entre os termos e seu significado. Correlação e associação têm várias semelhanças, mas ainda são conceitos diferentes em estatística e inglês.
Correlação vs Associação
A diferença entre correlação e associação é que a correlação define a relação linear entre duas variáveis e quantifica essa relação com o uso de números entre -1 e 1. A associação define quaisquer relações gerais entre duas variáveis aleatórias e não é quantificável.
Correlação é uma relação entre 2 ou mais objetos em inglês. É um termo exato que consiste em um significado. Em estatística, ele mede uma relação linear entre variáveis enquanto a quantifica com números. É útil tanto em estatística quanto em ciência.
Por outro lado, a associação é o ato de associar várias variáveis. É um termo vago que não tem um significado exato. Em estatística, mede uma relação geral entre duas ou mais variáveis. É um conceito pouco usado na ciência, mas é usado na psicologia.
Tabela de comparação entre correlação e associação
| Parâmetros de comparação | Correlação | Associação |
| Estatisticas | Ele pode medir a relação linear entre variáveis aleatórias | Ele pode medir relacionamentos lineares ou não lineares entre variáveis aleatórias. |
| Significado | É uma medida de associação. | É um conceito. |
| Uso Científico | É usado em estatística e ciência. | Quase nunca é usado na ciência, mas é usado na psicologia. |
| Quantificação | Ele quantifica uma relação entre 2 variáveis com a ajuda de um número entre -1 e 1. | Ele não usa nenhum número para quantificar uma relação entre as variáveis. |
| inglês | Um termo exato com um significado. | Um termo vago que não tem uma definição exata, mas pode descrever coisas diferentes. |
| Definição Geral | É uma relação entre 2 ou mais objetos. | É o ato de associação. |
O que é correlação?
A correlação é uma medida estatística entre duas variáveis aleatórias com uma relação linear. A correlação quantifica a relação, mas não revela se x causa y ou vice-versa - ou se a associação é o resultado de um terceiro componente.
A correlação pode quantificar as relações usando números entre -1 e +1. A correlação mais comum entre 2 variáveis é PPMCC, que significa coeficiente de correlação do momento do produto de Pearson.
Em matemática, é considerada como a precisão dos mínimos quadrados ajustados à informação original. É calculado dividindo as razões de covariância de diferentes variáveis no conjunto de dados quantitativos por suas raízes quadradas. Em inglês, é definido como uma relação mútua entre 2 ou mais coisas.
A correlação tem 3 resultados possíveis. Estas são correlação positiva, correlação negativa e correlação zero. Uma correlação positiva é uma relação em que 2 variáveis diferentes se movem na mesma direção, o que significa que um aumento em uma variável causa um aumento na outra e vice-versa.
Quando uma variável aumenta, a outra diminui. Isso é conhecido como correlação negativa. Uma correlação zero indica que não existe relação entre as duas variáveis avaliadas.
Uma correlação pode ser expressa visualmente desenhando um diagrama de dispersão. Isso ajuda a indicar a força e a direção da correlação entre as variáveis.
O que é associação?
Em inglês, a associação é um termo vago que não tem apenas um significado exato. Também pode significar um grupo de pessoas com um objetivo comum ou interesses semelhantes. É um ato de associação.
Nas estatísticas, a associação indica uma relação entre 2 variáveis. Geralmente se refere a um relacionamento sem elaborá-lo e não precisa ser um vínculo causal.
Nas estatísticas, a associação indica uma relação entre 2 variáveis.
Ele define uma relação geral que pode ser linear e não linear. Alguns exemplos de associação em estatísticas são Lambda de Goodman e Kruskal e rho de Spearman, correlação de distância, etc.
A associação pode ser determinada com a ajuda de várias análises diferentes, como análise de correlação, análise de regressão, etc. Qual método você usa para determinar a associação entre variáveis e a força da associação depende das características dos dados da variável.
As maneiras mais comuns de analisar a associação são o coeficiente de correlação de ordem de classificação de Spearman, risco relativo e razão de chances, correlação serial, coeficiente de correlação de Pearson, etc.
Em psicologia, uma associação é um elo mental formado por encontros específicos que conectam conceitos, eventos ou estados mentais. As associações podem ser encontradas em muitas escolas diferentes de pensamento, como behaviorismo, psicanálise, estruturalismo, psicologia social, etc.
Principais diferenças entre correlação e associação
Conclusão
A correlação pode ser vista como um termo técnico, enquanto a associação não. A associação indica a mera presença de relação, enquanto a correlação visa quantificar essa relação usando vários métodos.
Estatisticamente falando, a correlação mede a relação linear entre as variáveis, enquanto a associação mede as relações gerais (incluindo lineares e não lineares).
A correlação quantifica a relação entre as variáveis usando um valor numérico entre -1 e +1, enquanto a associação não usa nenhum valor numérico para quantificar uma relação.
Referências
- https://www.nature.com/articles/nmeth.3587
- http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=15487091&AN=110030895&h=1vpmMT%2BldAwaS10UlDyO0h8jP8TYWEWEXQf8Qt5Qozk1S4Sk%2BTDKi3RkHv9nGK5cC36K82Xb4r0F47bJlGDccA%3D%3D&crl=c
