क्या संबंध सहसंबंध के बराबर है?

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मेरे आँकड़े प्रोफेसर का दावा है कि शब्द "सहसंबंध" सख्ती से वैरिएबल के बीच रैखिक संबंधों पर लागू होता है, जबकि "एसोसिएशन" शब्द मोटे तौर पर किसी भी प्रकार के संबंधों पर लागू होता है। दूसरे शब्दों में, वह दावा करता है कि "गैर-रेखीय सहसंबंध" एक ऑक्सीमोरोन है।

विकिपीडिया लेख में " सहसंबंध और निर्भरता " पर इस खंड से मैं क्या कर सकता हूं , पियर्सन सहसंबंध गुणांक दो चर के बीच संबंधों में "रैखिकता" की डिग्री का वर्णन करता है। यह बताता है कि "सहसंबंध" शब्द वास्तव में रैखिक संबंधों पर विशेष रूप से लागू होता है।

दूसरी ओर, " गैर-रेखीय सहसंबंध " के लिए एक त्वरित Google खोज कई प्रकाशित पत्रों को बदल देती है जो शब्द का उपयोग करते हैं।

क्या मेरा प्रोफेसर सही है, या "सहसंबंध" केवल "संघ" का पर्याय है?

correlation terminology non-independent

— असद सईदुद्दीन
स्रोत

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इसके विपरीत 'लीनियर एसोसिएशन' भी है।

— बोगदानोविस्ट

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नहीं; सहसंबंध जुड़ाव के बराबर नहीं है। हालाँकि, सहसंबंध का अर्थ संदर्भ पर निर्भर है।

शास्त्रीय सांख्यिकी की परिभाषा है, कोट्ज और जॉनसन के एनसाइक्लोपीडिया ऑफ स्टेटिकल साइंसेज से उद्धृत करने के लिए "दो यादृच्छिक चर के बीच रैखिक संबंध की ताकत का एक उपाय"। गणितीय आंकड़ों में "सहसंबंध" की आमतौर पर यह व्याख्या है।

लागू क्षेत्रों में जहां डेटा आमतौर पर संख्यात्मक (जैसे, मनोचिकित्सा और बाजार अनुसंधान) के बजाय सामान्य है, यह परिभाषा इतनी उपयोगी नहीं है, क्योंकि रैखिकता की अवधारणा डेटा के अंतराल के गुणों को मानती है। नतीजतन, इन क्षेत्रों में सहसंबंध की व्याख्या एक नीरस रूप से बढ़ने या घटते हुए द्विभाजित पैटर्न या, रैंकों के सहसंबंध के संकेत के रूप में की जाती है। इसके लिए विशेष रूप से कई गैर पैरामीट्रिक सहसंबंध आँकड़े विकसित किए गए हैं (जैसे, स्पीयरमैन के सहसंबंध और केंडल के ताऊ-बी)। इन्हें कभी-कभी "गैर-रेखीय सहसंबंध" के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि वे सहसंबंध आँकड़े हैं जो रैखिकता को ग्रहण नहीं करते हैं।

गैर-सांख्यिकीविदों के बीच सहसंबंध का अर्थ अक्सर जुड़ाव होता है (कभी-कभी और कभी-कभी बिना किसी कारण के साथ)। सहसंबंध की व्युत्पत्ति के बावजूद, वास्तविकता यह है कि गैर-सांख्यिकीविदों के बीच इसका यह व्यापक अर्थ है और अनुचित उपयोग के लिए उनका पीछा करने की कोई भी राशि इसे बदलने की संभावना नहीं है। मैंने एक "Google" किया है और ऐसा लगता है कि गैर-रैखिक सहसंबंध के कुछ उपयोग इस प्रकार के हैं (विशेष रूप से, ऐसा लगता है कि कुछ लोग शब्द का उपयोग संख्यात्मक चर के बीच एक चिकनी गैर-रैखिक संबंध को निरूपित करने के लिए करते हैं) ।

"गैर-रेखीय सहसंबंध" शब्द का संदर्भ-निर्भर प्रकृति शायद इसका मतलब अस्पष्ट है और इसका उपयोग नहीं किया जाना चाहिए। जैसा कि "सहसंबंध" का संबंध है, आपको यह जानने के लिए शब्द का उपयोग करने वाले व्यक्ति के संदर्भ को जानने की आवश्यकता है ताकि उनका क्या मतलब हो।

— टिम
स्रोत

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+1 एक विचारशील और ज्ञानपूर्ण उत्तर। कृपया प्रारंभिक "नहीं" को योग्य मानें, क्योंकि यह पढ़ने में थोड़ा सा लगता है और यह समझने के लिए सोचा है कि क्या इसका अर्थ है "नहीं, प्रोफेसर सही नहीं है" या "नहीं, 'सहसंबंध' 'कार्य-कारण' का पर्याय नहीं है," या दो का संयोजन।

— व्हीबर

टिप्पणी के लिए धन्यवाद; मैंने उसी के अनुसार अपना उत्तर संपादित किया है।

— टिम

1

यह एक उत्कृष्ट उत्तर (और प्रश्न) है जो सामान्य रूप से शब्दावली, भाषा और संचार के बारे में कुछ व्यापक मुद्दों को प्राप्त करता है जिसके बारे में हम सभी को ध्यान रखना चाहिए।

— पीटर एलिस

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तो एसोसिएशन क्या है, फिर?

— भेड़

5

मुझे "सहसंबंध" और "संघ" की शर्तों को अलग करने की कोशिश करने में ज्यादा बात नहीं दिखती। आखिरकार, खुद पियरसन (और अन्य) ने गैर-संबंध संबंध का एक उपाय विकसित किया, जिसे उन्होंने " सहसंबंध अनुपात " नाम दिया ।

— user28193
स्रोत

1

हां यह इस बिंदु पर लगता है कि वे अव्यवस्थित करने के लिए काफी कठिन हैं, विशेष रूप से दिए गए इतिहास (जैसे, जैसा कि आप उल्लेख करते हैं) और सामाजिक धारणा।

— 22

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लगता है कि एसोसिएशन की गलतफहमी है। संघ के प्रभाव (प्रभाव आकार) मात्रात्मक विश्लेषण में निहित हैं, गुणात्मक नहीं।

— स्कॉट हॉवेल
स्रोत

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शायद आपको इसे टिप्पणी में बदलने के बारे में सोचना चाहिए। उत्तर आमतौर पर थोड़ा अधिक विस्तारित होते हैं

— PhDing

@Alessandro Yup, एक उत्तर के लिए अधिक आवश्यक है, लेकिन ओपी के पास अभी तक टिप्पणी करने के लिए पर्याप्त प्रतिष्ठा (> +50) नहीं है। हो सकता है कि मॉडरेटर उसे उसके लिए एक टिप्पणी में बदल सकते हैं।

— कार्ल

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मैं कहूंगा कि गुणात्मक डेटा और गुणात्मक डेटा के संबंध में सहसंबंध लागू होता है और दोनों का कोई अनिवार्य कारण संबंध नहीं है।

— जीन टरगेन
स्रोत

"गुणात्मक डेटा से जुड़ाव" से आपका क्या अभिप्राय है?

— Randel

0

यह विचार कि वजन (एक आदमी का) ऊंचाई के साथ संबद्ध नहीं है (क्योंकि संबंधित कार्य 3 डिग्री का है, रैखिक नहीं है) मुझे बहुत अजीब लगता है। रैखिक सहसंबंध को संघ के एक विशेष मामले के रूप में माना जाना चाहिए।

— क्रिज़्सटॉफ़ एंजाइम
स्रोत

1

लेकिन आप किस (या किसके) विचार के खिलाफ बहस कर रहे हैं? सहसंबंध की गणना यहां (बी) के रूप में की जा सकती है और किसी भी तरह के शब्दों (साथ ही) (क) वजन और ऊंचाई के बीच गैर-शून्य सहसंबंध से देखे गए और अनुमानित मूल्यों के बीच सहसंबंध।

— निक कॉक्स

-1

सहसंबंध और संबंध अलग-अलग होते हैं। सहसंबंध तीन प्रकार के संबंधों को सकारात्मक, नकारात्मक और गैर-सहसंबद्ध बताता है। यह 0 से 1 तक सह-संबंध की परिमाण का भी वर्णन करता है, -1 से 0. तक। एसोसिएशन यह नहीं बताती है कि संघ और किस प्रकार का संबंध है।

— रवीन्द्र घिमिरे
स्रोत

यहाँ सवाल क्या है?

— क्रिस्टोफ़ हनक

जैसा कि आप एसोसिएशन को परिभाषित नहीं करते हैं या समझाते हैं कि यह कैसे भिन्न होता है, यह देखना कठिन है कि आपको क्यों लगता है कि आपने प्रश्न का उत्तर दिया है। यह पिछले उत्तरों में शामिल नहीं है।

— निक कॉक्स

-2

जहां तक लीनियरिटी का संबंध है टिम और निक कॉक्स द्वारा प्रतिक्रिया ने इसे पूरी तरह से कवर किया। जहां मुझे लगा कि मैं योगदान करने में सक्षम हो सकता हूं, एसोसिएशन और सहसंबंध के बीच के अंतर के बारे में सोचने का एक साफ तरीका है।

एसोसिएशन --- माप कैसे संबंधित दो चर हैं (यानी वे निर्भर या स्वतंत्र हैं)।

सहसंबंध --- किस तरह से दो चर संबंधित हैं (यानी सकारात्मक या नकारात्मक)।

अंत में, मैं तर्क दूंगा कि आप कभी भी उनके साथ गलत व्यवहार नहीं कर सकते हैं, यह स्पष्ट रूप से व्याख्या और लंबे समय में विश्लेषण के साथ मदद करेगा। उम्मीद है की यह मदद करेगा।

— दान टेमकिन
स्रोत

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मैंने इसे कम नहीं किया, और सकारात्मक टिप्पणी के लिए धन्यवाद (मैंने अभी एक संपादन लागू किया है)। दुर्भाग्य से, यह चर्चा का विषय है। एसोसिएशन के उपायों का अक्सर कुछ वैरिएबल से कोई लेना-देना नहीं होता है अगर कोई आश्रित हो। सहसंबंध उपाय "कितनी बारीकी से" भी है: सहसंबंध की प्रत्येक परिभाषा उस तरह की एक विशिष्ट परिभाषा पर आधारित है जिसमें चर (आदर्श रूप से) संबंधित हैं (रैखिक, एकरस, आदि) परिवार के उदाहरण वास्तव में मदद नहीं करते हैं, यहां तक कि उपमाओं के रूप में भी: उदाहरण के लिए, माँ, पिता, चाचा मात्रात्मक चर नहीं हैं। तो, क्षमा करें, लेकिन आपके द्वारा किया गया भेद बिल्कुल भी साफ नहीं है।

— निक कॉक्स

इसके अलावा, "साझा रक्त" और "व्यवस्था" काफी अलग हैं!

— निक कॉक्स