هنگام بررسی رابطه بین دو یا چند متغیر عددی، دانستن تفاوت بین همبستگی و رگرسیون مهم است. شباهت ها، تفاوت ها و مزایا، معایب این شاخص ها به همراه نمونه هایی از هر کدام را در ادامه مورد بحث قرار می‌دهیم.

همبستگی درجه و قدرت رابطه بین دو متغیر عددی X و Y را تعیین می کند و همیشه بین -1.0 و 1.0 قرار دارد. رگرسیون خطی ساده X را به Y از طریق معادله ای به شکل Y = a + bX مرتبط می کند.

اطلاعات بیشتر در مورد این دو شاخص آماری را می توانید در صفحه ی ارتباط بین متغیرها در وب سایت آمار برتر بدست آورید.

شباهت های کلیدی

هر دو درجه و قدرت رابطه بین دو متغیر عددی را تعیین می کنند.

وقتی همبستگی (r) منفی باشد، شیب رگرسیون (b) منفی خواهد بود.

وقتی همبستگی مثبت باشد، شیب رگرسیون مثبت خواهد بود.

همبستگی مجذور (r2 یا R2) در رگرسیون خطی ساده معنی خاصی دارد. این نسبت تغییرات در Y را نشان می دهد که توسط X توضیح داده شده است.

تفاوت های کلیدی

رگرسیون تلاش می کند تا مشخص کند که چگونه X باعث تغییر Y می شود و اگر X و Y جابجا شوند، نتایج تجزیه و تحلیل تغییر خواهد کرد. با همبستگی، متغیرهای X و Y قابل تعویض هستند.

رگرسیون فرض می‌کند که X ثابت و بدون خطا است مانند دوز یا تنظیمات دما. با همبستگی، X و Y معمولاً هر دو متغیر تصادفی هستند، مانند قد و وزن یا فشار خون و ضربان قلب.

گراف همبستگی

مزیت کلیدی همبستگی

همبستگی مقدار خلاصه تری از روابط بین متغیرها را نسبت به رگرسیون نشان می‌دهد.

گراف رگرسیون

مزیت کلیدی رگرسیون

رگرسیون تجزیه و تحلیل دقیق تری را ارائه می دهد که شامل یک معادله است که می تواند برای پیش بینی و بهینه سازی استفاده شود.

تفاوت بین رگرسیون و تحلیل همبستگی چیست؟

همبستگی و رگرسیون دو نوع تجزیه و تحلیل هستند که مبتنی بر توزیع چندین متغیر هستند. آنها برای توصیف نوع و درجه ارتباط بین دو متغیر کمی پیوسته مفید هستند. اگرچه این دو مفهوم ریاضی به طور همزمان مورد مطالعه قرار می گیرند، اما با توجه به توضیحات فوق مشخص می شود که بین همبستگی و رگرسیون تفاوت معناداری وجود دارد.

هنگامی که یک محقق می خواهد تعیین کند که آیا متغیرهای مورد بررسی با هم مرتبط هستند یا خیر، و اگر چنین است، رابطه آنها چقدر قوی است، از همبستگی استفاده می شود. ضریب همبستگی پیرسون اغلب به عنوان دقیق ترین اندازه گیری همبستگی در نظر گرفته می شود. در تحلیل رگرسیون، یک رابطه کاربردی بین دو متغیر به منظور تخمین رویدادهای آتی شکل می گیرد.