Grundsätzlich versteht man unter dem Begriff Korrelation eine Beziehung zwischen zwei oder mehreren quantitativen Variablen. Wenn Korrelation zwischen diesen Variablen besteht, kann man allerdings noch nicht sagen, ob sie sich kausal beeinflussen, oder sogar von einer dritten Größe kausal abhängen oder ob es vielleicht gar keinen Kausalenzusammenhang zwischen den Variablen gibt.
Oftmals wird der Ausdruck Korrelation auf den statistischen Zusammenhang zweier Variablen bezogen.
In der nun folgenden Ausarbeitung werde ich mich mit der Frage beschäftigen, wie man den Grad des linearen Zusammenhangs von Variablen mit Hilfe der Korrelationskoeffizienten bestimmen kann.
Inhaltsverzeichnis
- EINLEITUNG
- KORRELATIONSKOEFFIZIENTEN
- RANGKORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN
- RECHENBEISPIEL FÜR DEN RANGKORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN
- RANGKORRELATIONSKOEFFIZIENT MIT BINDUNGEN
- MAßKORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH PEARSON
- RECHENBEISPIEL FÜR DEN MAßKORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH PEARSON
- GRUPPENGRÖßE
- LITERATURVERZEICHNIS
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Konzept der Korrelation und der Bestimmung des linearen Zusammenhangs zwischen zwei Variablen. Sie beleuchtet verschiedene Korrelationskoeffizienten und deren Anwendung, insbesondere den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman und den Maßkorrelationskoeffizienten nach Pearson.
- Korrelation als Beziehung zwischen quantitativen Variablen
- Unterscheidung zwischen verschiedenen Arten von Zusammenhängen
- Berechnung des Korrelationskoeffizienten auf unterschiedlichen Skalenniveaus
- Anwendung des Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman auf Ordinaldaten
- Anwendung des Maßkorrelationskoeffizienten nach Pearson auf Intervall- und Verhältnisdaten
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Diese Einleitung führt in das Konzept der Korrelation ein, erklärt die Unterscheidung zwischen kausaler und statistischer Beziehung und stellt den Fokus der Arbeit auf die Bestimmung des linearen Zusammenhangs von Variablen mit Hilfe von Korrelationskoeffizienten dar.
- Korrelationskoeffizienten: Dieses Kapitel definiert den Korrelationskoeffizienten als ein Maß für den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen und erklärt die verschiedenen Arten von Korrelationen, einschließlich positiver, negativer und fehlender Korrelation. Es verdeutlicht diese Konzepte anhand von Grafiken.
- Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman: Dieses Kapitel erläutert die Anwendung des Rangkorrelationskoeffizienten auf Ordinaldaten, beschreibt die Formel zur Berechnung des Koeffizienten und stellt die Bedeutung der Rangdifferenzen heraus.
- Rechenbeispiel für den Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman: Dieses Kapitel liefert ein konkretes Rechenbeispiel zur Anwendung des Rangkorrelationskoeffizienten. Es zeigt die Schritte zur Berechnung des Koeffizienten anhand einer Hypothese, die den Zusammenhang zwischen dem Anteil an Nutzgärten und dem Anteil an Ortgebürtigen in ländlichen Gegenden untersucht.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themen Korrelation, Korrelationskoeffizienten, Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, Maßkorrelationskoeffizient nach Pearson, statistischer Zusammenhang, linearer Zusammenhang, Ordinalniveau, Intervallniveau, Verhältnisniveau, Rangdifferenzen.
- Quote paper
- Annika Heindl (Author), 2006, Korrelation, Korrelationskoeffizienten, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/55749
