Perbedaan Kunci: Korelasi bivariat adalah untuk menggambarkan pengukuran hubungan antara dua variabel linier. Di sisi lain, korelasi parsial adalah untuk menggambarkan pengukuran dua variabel setelah memungkinkan untuk efek ke variabel ketiga atau lainnya.
Korelasi bivariat digunakan untuk melihat apakah variabel terkait satu sama lain atau tidak. Biasanya mengukur bagaimana variabel berubah bersama pada saat yang sama. Tujuan dari pemeriksaan bivariat adalah untuk menganalisis berbagai variabel secara bersamaan. Analisisnya adalah mengukur hubungan linear antara kedua variabel.
Korelasi parsial adalah korelasi antara dua variabel setelah memungkinkan untuk pengaruh variabel lain. Mereka mengukur korelasi antara dua variabel, tetapi menghilangkan efek dari variabel ketiga. Paling baik digunakan dalam regresi berganda. Korelasi parsial mengumpulkan variabel dan berguna untuk mengungkap hubungan palsu dan mendeteksi hubungan tersembunyi.
Perbandingan antara Korelasi Bivariat dan Korelasi Parsial:
Korelasi Bivariat | Korelasi parsial | |
Definisi | Korelasi bivariat digunakan untuk mengukur apakah kedua variabel terkait satu sama lain atau tidak. | Korelasi parsial digunakan untuk mengukur hubungan setelah mengendalikan variabel lain (variabel ketiga). |
Tindakan | Mengukur atau menganalisis dua variabel. | Ini mengukur tingkat variabel lain. |
Variabel | Sering dilambangkan sebagai X dan Y | Dua variabel acak, seperti X dan Y, X dan Z atau Y dan Z |
Simbol | Pearson's 'r' (R) | rYX.W |
Digunakan untuk memperoleh | Digunakan untuk memperoleh koefisien korelasi yang menggambarkan ukuran hubungan antara dua variabel linier. | Digunakan untuk memperoleh koefisien korelasi setelah mengendalikan satu atau lebih variabel. |