什么是生态相关性?
相关性是一个重要的统计工具。统计中的这种方法可以帮助我们确定和描述两个变量之间的关系。我们必须小心正确使用和解释相关性。其中一个警告是要始终记住,相关性并不意味着因果关系。还有其他方面需要注意。在进行相关性研究时,我们还必须谨慎生态相关性。
生态相关性是基于平均值的相关性。虽然这可能会有所帮助,有时甚至需要考虑,但我们必须小心不要认为这种类型的相关性也适用于个人。
示例1
我们将通过看几个例子来说明生态相关的概念,并强调它不会被滥用。两个变量之间的生态相关性的一个例子是教育年数和平均收入。我们可以看到,这两个变量正相关关系很强:受教育年限越高,平均收入水平越高。然后认为这种相关性适用于个人收入是错误的。
当我们考虑具有相同教育水平的个人时,收入水平就会展开。如果我们构建这个数据的散点图,我们会看到这种点的扩展。结果是教育与个人收入之间的相关性远弱于教育年限与平均收入之间的相关性。
示例二
我们将考虑的生态相关性的另一个例子涉及**模式和收入水平。在州一级,较富裕的州倾向于以较高比例**给民主候选人。较贫穷的州对共和国候选人的**比例较高。对于个人,这种相关性会发生变化。穷人的一大部分er个人**民主,大部分富裕个人**共和。
示例三
生态相关性的第三个例子是当我们看每周运动的小时数和平均体重指数时健康知识讲座观后感。这里运动的小时数是解释变量,平均体重指数是反应。随着运动的增加,我们预计体重指数会下降。因此,我们将观察到这些变量之间的强烈负相关。但是,当我们从个人层面来看时,相关性不会那么强。
生态谬误
生态相关性与生态谬误有关,是这种谬误的一个例子。这种逻辑谬误推断,与某个群体有关的统计陈述也适用于该群体内的个人。这是分裂谬误的一种形式,它错误地陈述涉及个人群体的陈述。
生态谬误出现在统计数据中的另一种方式是辛普森的悖论。辛普森的悖论是指两个人或人群之间的比较。我们将通过A和B来区分这两者。一系列测量可能表明变量对于A而不是B总是具有更高的值。但是当我们平均该变量的值时,我们看到B大于A。
生态
生态一词与生态有关。生态学一词的使用是指生物学的某个分支。这部分生物学研究生物体与其环境之间的相互作用。将个人视为更大事物的一部分的这种考虑是指这种类型的相关性的命名。