Korrelationsanalyse
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- Опубліковано 5 січ 2021
- Mithilfe von Korrelationsanalysen kann der lineare Zusammenhang von Variablen untersucht werden, daher wird auch oft von Zusammenhangsanalysen gesprochen. Wie stark die Korrelation ist, ergibt sich über den Korrelationskoeffizienten, der von -1 bis +1 schwankt. Damit kann mit der Korrelationsanalysen eine Aussage über die Stärke und die Richtung des Zusammenhanges zwischen zwei Variablen gemacht werden.
Korrelation interpretieren
Positive Korrelation
Eine positive Korrelation liegt vor, wenn größere Werte von Variable A mit größeren Werten von Variable B einhergehen. Körpergröße und Schuhgröße korrelieren z. B. positiv und es ergibt sich ein Korrelationskoeffizient, der zwischen 0 und 1 liegt, also einen positiven Wert annimmt.
Negative Korrelation
Eine negative Korrelation liegt vor, wenn größere Werte von Variable A mit kleineren Werten von Variable B einhergehen. Der Produkt Preis und die Absatzmenge haben in der Regel eine negative korrelieren, umso teurer ein Produkt ist, desto geringer ist die Absatzmenge. Der Korrelationskoeffizient liegt in diesem Fall zwischen -1 und 0, nimmt also einen negativen Wert an.
Mehr Informationen zur Korrelationsanalyse:
datatab.de/tutorial/korrelation
Und hier geht es zum online Korrelationsrechner:
datatab.de/statistik-rechner/...
Für alle die Statistik einfach verstehen möchten, unser Buch ist draußen: datatab.de/statistik-buch 🙂
Gute Strukrut des Videos, sachlich erklärt und aufs weseltliche beschränkt.
Dabei noch eine tolle und ruhige Stimme, der man gerne zuhört!
Vielen Dank für das Video, weiter so :)
Viele Dank für die positive Rückmeldung!
Nach einem Tag der Verzweiflung mit Skripten hat mir das Video sehr gut geholfen :D
Vielen Dank für das nette Feedback und super das es dir weiter geholfen hat
Hallo, erstmal tolle Videoreihe, vielen Dank!
Wie homogen müssen die (Sub)Gruppen, die unabhängingen und die abhängigen Variablen sein um legitime Ergebnisse zu erzielen? Man könnte ja sagen, Frauen werden idR älter als Männer und Männer verdienen im Schnitt mehr als Frauen.
Danke für dein Feedback! Hmm, dass kann ich dir auf die schnelle leider nicht beantworten, es hängt sicherlich auch vom Test ab. Natürlich kann man mit dem F-test prüfen ob die Varianzen gleich sind, also homogen und sich dann den p-Wert an schauen.
Hallo, ich hoffe meine Frage ist nicht allzu blöd... Also: Wenn ich z.B. Einkommen sehr grob in zwei Arten sortiere also "Wenig" (von 0-2000 Euro) und "Viel" (2001 Euro und mehr) und dieses dann z.B. mit "Männer" und "Frauen" in einer 2x2 Kreuztabelle zusammenstelle. Dann stellen "Wenig" und "Viel" doch auch kategorische Variable dar - oder? Danke schon vorab, falls du die Zeit für eine Antwort findest.
Hallo, danke für deine Frage, ja das ist richtig!!! LG Mathias
Besten Dank 😊!
Bietet DataTab auch assoziationsanalyse (support, konfidenz, etc.) an ?
Hallo, aktuell nicht, aber dass könnte ich recht schnell (in wenigen Tagen) ergänzen! Schreibe mir bitte kurz wenn das relevant für dich ist mathias.jesussek@datatab.de
@@datatab ich habe dir eine email geschickt :) Vielen Dank für deine Rückmeldung