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Der Zusammenhang metrischer Merkmale am Beispiel Korrelationsanalyse Regressionsanalyse.

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Präsentation zum Thema: "Der Zusammenhang metrischer Merkmale am Beispiel Korrelationsanalyse Regressionsanalyse."—  Präsentation transkript:

1 Der Zusammenhang metrischer Merkmale am Beispiel Korrelationsanalyse Regressionsanalyse

2 Korrelationsanalyse erlaubt die Aussage über die gemeinsame Variation zweier metrischer Merkmale dabei wird ein linearer Zusammenhang angenommen der Korrelationskoeffizient nimmt Werte zwischen -1 und +1 an negativ: sinkt das eine Merkmal steigt das andere positiv: steigt das eine steigt auch das andere null: kein linearer Zusammenhang Vorsicht vor Scheinkorrelationen

3 Prüfung auf Scheinkorrelation Problem: hohe Korrelationswerte sind nicht automatisch gleichzusetzen mit kausaler Verknüpfung Folgende Formen der Korrelation müssen ausgeschlossen werden: Formale Korrelation: Variablen sind definitorisch verknüpft, z.B. Ausgaben für Nahrungsmittel und Gesamtausgaben Gemeinsamkorrelation: zwei Variablen werden durch eine dritte gemeinsam beeinflusst; z.B. Körpergröße und Körpergewicht durch Geschlecht. Inhomogenitätskorrelation: Grundgesamtheit besteht aus mehreren inhomogenen Gruppen. Selbst wenn alle Formen der Scheinkorrelation nicht vorliegen, kann man sich nicht sicher sein, dass eine kausale Beziehung vorliegt

4 Regressionsanalyse Die Regressionsanalyse ist eine Spezialfall der Korrelationsanalyse Die Regressionsgleichung besteht aus drei Variablen einer abhängigen (endogenen) Variable einer oder mehreren unabhängigen (exogenen) Variablen einer Störvariable

5 1. Einfachregression Annahme: Verkaufte Menge ist abhängig vom Preis 2. Multiple Regression Annahme: Verkaufte Menge ist abhängig vom Preis und von der Werbung


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