Maßkorrelationskoeffizient nach Pearson

Der Maßkorrelationskoeffizient nach Pearson eignet sich nur für metrische Daten, und beschreibt den Zusammenhang zweier Variablen.

1. positiver Zusammenhang, zB
   • Schlechte Noten im Lesen bringen schlechte Noten im Schreiben mit sich.
   • Gute Noten im Lesen bringen gute Noten im Schreiben mit sich.
2. negativer Zusammenhang; zB
   • Viel ADALAT® bewirkt niedrigen Blutdruck
   • Wenig ADALAT® bewirkt hohen Blutdruck

graphischen Feststellung

Bevor man anfängt zu rechnen, sollte man die Werte der beiden Variablen (x,y) vorerst in ein Koordinatensystem einzeichnen. Zur Verdeutlichung zieht man anschließend eine Ellipse um die Punktwolke. Je enger die Ellipsenform, desto enger der Zusammenhang der Variablen.

Rechenwege

Erst nach der graphischen Feststellung eines linearen Zusammenhangs ist es sinnvoll die Stärke dieses Zusammenhangs zu errechnen. Der errechnete Wert liegt immer zwischen -1 und 1

• Interpretation:
  • Wert nähert sich -1 bedeutet: negativer Zusammenhang
  • Wert nähert sich 0 bedeutet: kein Zusammenhang
  • Wert nähert sich 1 bedeutet: positiver Zusammenhang

Bei der Berechnung von Pearson`s Maßkorrelationskoeffizient r_p bedienen wir uns der Kovarianz und der Standardabweichung als Hilsgrößen.

oder

ACHTUNG: Nicht selten kommt es zu "Schein- oder Nonsenskorrelationen", wie Anzahl nistender Störche und Anzahl Neugeborener

siehe auch

Korrelation, Korrelationskoeffizient

Beurteilung: Dieser Artikel ist sehr kurz oder unvollständig, und sollte noch erweitert werden. Falls Du etwas zu diesem Thema weißt, dann sei mutig und füge Dein Wissen hinzu.