3.2 Analyse von Zusammenhängen

Question 1

Verfahren

Answer 1

Bivariat

Multivariat

Question 2

Pearson’s Korrelationskoeffizient

Answer 2

1. Untersucht nur lineare Zusammenhänge
2. Erlaubt keine Aussagen zur Kausalität
3. Zusammenhang kann auf dritte Variable zurückzuführen sein

Question 3

Kontingenzanalyse

Answer 3

Untersucht Zusammenhang zwischen mehreren nominalskalierten Variablen.

• Darstellung des Zusammenhangs in Kreuztabelle
• Prüfung der Signifikanz des Zusammenhangs durch Kontingenzanalyse (Chi^2-Test)
• Stärkung des Zusammenhangs (Phi-Koeffizient, Kontingenzkoeffizient)
• Auch mit mehr als 2 Var. möglich

Question 4

Chi^2 -Test

Answer 4

Teste, ob beide Var. voneinander abhängig sind.

Question 5

Nichtparametrische Tests

Answer 5

Grundidee:

• Viele stat. Tests verlangen Annahme bestimmter Verteilung der Var. (z.B Normalverteilung bei t-Test)
• Nicht-Parametrische Tests demgegenüber verteilungsfrei.

Question 6

Dummyvariablen

Answer 6

Nominalskalierte unabh. Var. müssen in Binärvariablen (Dummies) transformiert werden.
Indicator Coding (Unterschied zur Referenzkategorie)
vs.
Effects Coding (Unterschied zum Mittelwert der Stichprobe)

Question 7

Multikollinearität

Answer 7

Unabh. Var. sind korreliert.

Test:
Bivariate Korrelationskoeffizienten (hohe Korr. sind Zeichen für Multikollinearität).

Question 8

F-Test (Bestimmtheitsmaß)

Answer 8

Betsimmheitsmaß

Prüft, ob Zusammenhang zwischen abh. und unabh. Var. besteht.

Question 9

t-Test

Answer 9

Prüft, ob Regressionskoeffizient sich von Null unterscheidet.