Bivariate Zusammenhangsmaße

Question 1

Voraussetzung Produkt- Moment Korrelation

Answer 1

Intervallskalierte & Intervallskallierte

Question 2

Voraussetzung Punktbiseriale Korrelation

Answer 2

Nominalskallierte & Intervallskalierte

Question 3

Voraussetzung Rangkorrelation

Answer 3

Ordinalskalierte & Ordinalskalierte

Question 4

Voraussetzung Phi- Koeffizient , Kontingenz koeffizient

Answer 4

Nominalskalierte & nominalskalierte

Question 5

Die Kovarianz

Answer 5

• maß für die Stärke ses Zusammenhangs zweier Variablen
• Größe ist abhängig von Maßstab der beiden Variablen
• kein Vergleich zwischen verschiedenen Kovarianzen !!

Question 6

produktmomentkorrelation

Answer 6

• linearer Zusammenhang
• mindestens Intervallskalen Niveau
• Zähler: die Kovarianz
• Nenner: Produkt der Standardabweichungen.
• kann Werte von -1 & + 1
• je mehr er sich 1 nähert desto stärker ist der Zusammenhang
• Signifikanzprüfung für r tabelliert

Question 7

Produkt-moment-korrelation > Interpretation

Answer 7

r = 0 kein Zusammenhang

0.0

Question 8

Partialkorrelation

Answer 8

Überprüfung des Einflusses einer dritt Variablen auf Zwei Variablen
- Wenn Z für den Zusammenhang verantwortlich ist dann ist die Partialkorrelation niedriger als die unbereinigte Korrelation

Question 9

Regressionsanalyse

Answer 9

beschreibt die Art des Zusammenhanges zwischen korrelierten Variablen&raquo_space; Es wird versucht die Ausprägung einer Variablen Y durch die Variable X vorherzusagen.

Question 10

Vorraussetzung Regressionsanalyse

Answer 10

• Variablen müssen miteinander Korellieren
• Man muss Festlegen welche Variable Pädiktor und welche Kriterium wird
• Intervallskalierung
• Bivariate Normalverteilung der Variablen X & Y

Question 11

Ziel Regressionsanalyse

Answer 11

Vorhersage einer Variablen (Kriterium) durch eine andere Variable (Prädiktor)

Question 12

Deterministische Zusammenhänge

Answer 12

für jeden beliebigen Wert kann exakt angegeben werden welcher Wert die andere Variable einnimmt
z.B. Stromverbrauch & kosten ; Euro & Dollar

Question 13

Stochastische Zusammenhänge

Answer 13

• zufallsabhängige Zusammenhänge

- keine exakten & fehlerfreien vorhersagen

Question 14

Regressionsgewicht

Answer 14

• byx
• gibt an um wie viel der y Wert steigt wenn sich der x- Wert um eine Skaleneinheit erhöht
• ist ein Maß für den Einfluss der Prädikatorvariable auf das Kriterium

Question 15

Regressionsgrade

Answer 15

Die Regressionsgrade ist diejenige Gerade , die die Summe der quadrierten Vorhersage fehler minimiert

Question 16

Standardschätzfehler

Answer 16

• Quantifizierung des Vorhersage fehlers
• Abhängig von der Korrelation der Variablen
  Der Standardschätzfehler
• gibt die Streuung der y- Werte um die Regressionsgerade wieder
  -.Die Genauigkeit der Regressionsvorhersage ist umso größer, je kleiner der Standardschätzfehler ist

Question 17

Determinationskoeffizient

Answer 17

• Anteil der Regressionsvarianzen an der GEsamtvaraianz

- gibt an wie genau die Kriteriumsvariable y durch den Prädiktorvairable x vorhergesagt weren ann