تفاوت رگرسیون و همبستگی چیست؟
در این نوشتار میخواهیم بدانیم که تفاوت رگرسیون و همبستگی در چه چیزهایی است پس با ما همراه باشید تا فرق همبستگی و رگرسیون را بدانیم
رگرسیون و همبستگی دو مفهوم مهم در آمار و تحلیل داده‌ها هستند که به بررسی روابط بین متغیرها می‌پردازند، اما هر کدام هدف و کاربرد خاص خود را دارند. در ادامه به تفصیل به تفاوت‌های این دو مفهوم می‌پردازیم:
۱. تعریف
همبستگی (Correlation):
همبستگی به رابطه‌ای بین دو یا چند متغیر اشاره دارد که نشان می‌دهد آیا تغییرات در یک متغیر با تغییرات در متغیر دیگر مرتبط است یا خیر. همبستگی معمولاً با استفاده از ضریب همبستگی پیرسون (Pearson correlation coefficient) اندازه‌گیری می‌شود که مقداری بین -1 و 1 دارد:
– 1: همبستگی مثبت کامل (هر دو متغیر با هم افزایش یا کاهش می‌یابند).
– -1: همبستگی منفی کامل (یکی از متغیرها افزایش می‌یابد و دیگری کاهش می‌یابد).
– 0: عدم وجود همبستگی.
رگرسیون (Regression):
رگرسیون به مدل‌سازی رابطه بین یک یا چند متغیر مستقل (پیش‌بینی‌کننده) و یک متغیر وابسته (پاسخ) اشاره دارد. هدف رگرسیون پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل است. رایج‌ترین نوع رگرسیون، رگرسیون خطی است که رابطه خطی بین متغیرها را مدل‌سازی می‌کند.
۲. هدف
– همبستگی: هدف اصلی همبستگی بررسی وجود یا عدم وجود رابطه بین دو یا چند متغیر است. این روش نمی‌تواند علت و معلول را مشخص کند.
– رگرسیون: هدف اصلی رگرسیون پیش‌بینی مقدار یک متغیر وابسته بر اساس مقادیر یک یا چند متغیر مستقل است. همچنین، رگرسیون می‌تواند اطلاعاتی درباره شدت و نوع رابطه ارائه دهد.
۳. نوع داده‌ها
– همبستگی: معمولاً برای داده‌های پیوسته استفاده می‌شود، اما برای داده‌های رتبه‌ای نیز قابل استفاده است.
– رگرسیون: معمولاً برای داده‌های پیوسته مناسب‌تر است، اما انواع مختلفی از رگرسیون وجود دارد که برای داده‌های دسته‌ای نیز کاربرد دارند.
۴. نتیجه‌گیری
– همبستگی: فقط نشان‌دهنده وجود یا عدم وجود رابطه است و نمی‌تواند اطلاعاتی درباره چگونگی تغییرات ارائه دهد.
– رگرسیون: علاوه بر نشان دادن وجود رابطه، قادر به پیش‌بینی مقادیر جدید نیز هست و اطلاعات بیشتری درباره نحوه تأثیرگذاری هر یک از متغیرهای مستقل بر روی وابسته ارائه می‌دهد.
۵. مثال
فرض کنید شما داده‌هایی درباره قد و وزن افراد دارید:
– اگر بخواهید بررسی کنید آیا قد با وزن ارتباط دارد یا خیر، از تحلیل همبستگی استفاده خواهید کرد.
– اگر بخواهید پیش‌بینی کنید وزن فردی با قد مشخص چقدر خواهد بود، از تحلیل رگرسیونی استفاده خواهید کرد.
نتیجه‌گیری نهایی
در نهایت، هر دو روش ابزارهای مفیدی برای تحلیل داده‌ها هستند، اما باید توجه داشت که انتخاب روش مناسب بستگی به سوال تحقیقاتی شما دارد. اگر تنها به بررسی ارتباط میان دو یا چند متغیر علاقه دارید، همبستگی مناسب‌تر است؛ اما اگر قصد دارید پیش‌بینی کنید یا مدل‌سازی کنید، باید از رگرسیون استفاده کنید.
