Korrelation

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Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – die Korrelationskoeffizienten nach Spearman und Kendall

Was sind Rangkorrelationskoeffizienten? Liegen keine metrisch skalierten Daten vor, ist die Berechnung des Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizienten (welcher zudem einen linearen Zusammenhang voraussetzt) nicht möglich. In diesem Fall (sowie auch in Fällen, in denen in metrischen Daten kein linearer Zusammenhang zu vermuten ist), können alternativ der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman sowie der Konkordanzkoeffizient nach Kendall berechnet werden.

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Grundlagen der Statistik: Zusammenhangsmaße – der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient

Liegen metrisch skalierte Daten (natürlich bei beiden Variablen) vor, kann – wie im letzten Blogpost erläutert – der Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson berechnet werden. Dieser ist aber ausschließlich ein Maß für die Stärke einer linearen Korrelation zwischen zwei Variablen. Liegt eine andere Form des Zusammenhangs – wie etwa ein quadratischer oder logarithmischer Zusammenhang – vor, wird

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Grundlagen der Statistik: Was sind Zusammenhangsmaße – und warum ist Korrelation nicht gleich Kausalität?

Was sind Zusammenhangsmaße? Während wir bislang immer nur eine Variable x (Lagemaße, Streuungsmaße, Schiefe und Wölbung, Grafiken) einzeln analysiert haben, sollen in den nachfolgenden Blogbeiträgen zwei Variablen x und y gleichzeitig betrachtet werden, um festzustellen, ob zwischen diesen ein Zusammenhang besteht. Dabei gilt, dass ein solcher Zusammenhang unterstellt werden kann – aber nicht existieren muss

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