Os dois termos mais comuns usados no mundo das estatísticas são Correlação seguida de Regressão. Os dois termos são descritos como "Análise", pois são baseados na disseminação de inúmeras variáveis. Esse fenômeno é comumente conhecido como distribuição multivariada. Eles são mais comumente usados quando a associação entre duas variáveis quantitativas precisa ser examinada.
É mais provável que os entrevistados sejam questionados sobre as características distintivas da Correlação e também da Regressão. No entanto, muitas pessoas duvidam da compreensão das duas frases acima.
Correlação vs regressão
O diferença entre Correlação e Regressão é que a correlação é a medida de associação ou ausência entre as duas variáveis, por exemplo, ‘x,’ e ‘y’. ‘x,’ e ‘y’ não são variáveis independentes ou dependentes aqui. Já na Regressão, o valor da variável contingente é calculado a partir do valor da variável independente.
A relação entre as duas diferentes variáveis avaliadas inicialmente. A regressão tem inúmeras aplicações instintivas na vida cotidiana. Aqui está uma tabela de comparação completa que pode explicar com sucesso as diferenças entre os dois termos.
Tabela de comparação entre correlação e regressão
| Parâmetro de Comparação | Correlação | Regressão |
|---|---|---|
| Significado | Ele determina o co-relacionamento, que é a associação entre duas variáveis. Depende em grande parte de procedimentos baseados em estatísticas. | Justifica a relação aritmética entre os dois, um valor autônomo e outro dependente. |
| Objetivo | Permite identificar o valor numérico que expressa a relação entre duas ou mais variáveis. | Na regressão, os valores de uma variável fixa nos ajudam a localizar e aproximar os valores da variável aleatória. |
| Uso | A associação linear entre duas variáveis é mostrada. | Principalmente com base em uma estimativa baseada em uma variável para prever o valor da outra variável. |
| Variável independente e variável dependente | Tanto as variáveis dependentes quanto as independentes são semelhantes entre si. | Variáveis independentes e dependentes não são iguais. |
| Indicação | É a medida do grau em que as duas variáveis mudam simultaneamente. | A regressão significa como a mudança no valor de uma variável (x) é determinada pela variável (y). |
Qual é a correlação?
Correlação é derivada de duas palavras, a saber, 'Co' que significa junto, e 'relação', que significa elo ou uma conexão, que é entre um par de quantidades.
Significa apenas o grau de mudança que ocorre em uma das variáveis e é reagido por uma mudança correspondente na outra variável. Esta pode ser uma mudança explícita ou implícita.
Descreve com sucesso o grau de associação entre duas das variáveis tidas em consideração, é baseado nos princípios da estatística. O valor determinado pode ser positivo ou negativo.
Quando ambas as variáveis estão se movendo em direções idênticas, é uma correlação positiva, e os resultados são correspondentes entre si, levando a investimento e ganho.
Ao contrário, ocorre uma correlação negativa quando as variáveis estão se movendo em direções opostas, resultando no declínio da outra variável. Por exemplo, o valor e a necessidade de um item estão inter-relacionados.
Um exemplo em que a correlação pode ser implementada com sucesso é quando uma empresa deseja comparar o número cumulativo de vendas realizadas com o número de vendedores empregados.
O que é regressão?
A regressão é uma tentativa usada para determinar a relação de uma variável com a outra variável significativa. Os dois tipos de variáveis usados são dependentes e independentes. A regressão dá um passo à frente da correlação, pois adiciona os recursos de previsão.
A regressão é aplicada em um nível intuitivo pelas pessoas diariamente. Ele ocupa um lugar significativo nas ações humanas, pois é uma ferramenta potente que é usada para prever os eventos que ocorreram antes desses tempos, no presente e no futuro com base nos eventos e ocorrências anteriores ou atuais.
Por exemplo, registros de negócios anteriores podem estimar seus lucros futuros. Isso pode ser explicado com um exemplo simples de como acordamos de manhã. Se você vai para a cama cedo, pode acordar cedo de manhã com mais facilidade.
Podemos entender a regressão linear usando duas variáveis 'x' e 'y'. Aqui, ambas as variáveis ‘x’ e ‘y’ dependem de outra, ou seja, ‘y’ depende ou é afetado por ‘x’, que é uma variável independente. Os fatores mencionados são indicados em um gráfico estatístico, que é uma representação matemática.
A regressão quantitativa é mais precisa, pois cria uma interpretação aritmética de uma equação. Essa equação ou fórmulas podem ser usadas para analisar e prever o futuro.
Por exemplo, um médico estima a dosagem apropriada do medicamento (variável independente) para um paciente com base no peso corporal, que é uma variável dependente.
Principais diferenças entre correlação e regressão
Conclusão
É óbvio que a análise de correlação e a análise de regressão têm uma grande diferença entre si, embora esses dois conceitos matemáticos sejam calculados juntos.
Ainda em uma análise de regressão, o pesquisador tenta identificar a relação funcional entre as duas variáveis estabelecidas para fazer benefícios e lucros futuros.
Referências
- https://psycnet.apa.org/record/1960-06763-000
- https://link.springer.com/content/pdf/10.3758/BRM.41.4.1149.pdf
- https://psycnet.apa.org/record/1995-97110-002
