Zusammenhangsanalyse: Chancen und relative Chancen Flashcards
Beschreib die empirische Chance (odds) einer Teilstichprobe
Beschrieb die empirische relative Chance (Odds Ratio)
Was gilt wenn zwei Merkmale einer Stichprobe empirisch unabhängig voneinander sind?
Wie berechnet man?
Was gilt für?
Merkmale hängen voneinander ab
Was gilt für?
Merkmale hängen nicht/kaum voneinander ab
Was ist das Problem von?
hängt von der Dimension der Kontingenztabelle ab; ab wann ist der Zusammenhang zw. X und Y eng?
Wie berechnet man den Kontingenzkoeffizienten?
Wie berechnet man den korrigierten Kontingenzkoeffizienten?
Wie löst man das Problem, dass X^2 von der Dimension der Kontingenztabelle abhängt?
Berechnung des korrigierten Kontingenzkoeffizienten
Welches Skalenniveau setzt X^2 voraus?
Nominalskalenniveau
Treffen die Kennwerte (χ^2, K, K^∗) eine Aussage über die Richtung des Zusammenhangs?
Nein, dies hängt damit zusammen, dass lediglich Nominalskalenniveau gefordert wird, wodurch bei gleichen Werten für χ^2 Zeilen bzw. Spalten vertauschbar sind
Welchen Wert sollte man verwenden für den Vergleich des Zusammenhangs von Merkmalen über mehrere Teilstichproben hinweg?
den korrigierten Kontingenzkoeffzient
Wie berechnet man bei gegebener Kontingenztabelle die unter Unabhängigkeit erwartete Häufigkeiten?
Wie berechnet man bei gegebener Kontingenztabelle die unter Unabhängigkeit erwartete Häufigkeiten?
Worauf deutet folgendes hin?
Es besteht ein mittlerer (empirischer) Zusammenhang.
Wann ist in einer quadratischen Kontingenztabelle K^∗ = 1?
K^∗ ist in einer quadratischen Kontingenztabelle genau dann maximal, wenn in jeder Zeile und jeder Spalte genau eine Zelle besetzt ist.
Wie berechnet man die empirische Kovarianz?
Für was ist die empirische Kovarianz ein Maß?
ist ein Maß für die Gleich- bzw. Gegenläufigkeit der beiden Merkmale (genauer: für die lineare Abhängigkeit)
Wann nimmt die empirische Kovarianz höhere positive Werte an?
wenn mit großen Differenzen (xi − x_m) auch große Differenzen (yi − y_m) einhergehen
Wann nimmt die empirische Kovarianz höhere negative Werte an?
wenn mit großen Differenzen (xi − x_m) kleine Differenzen (yi − y_m) (und umgekehrt) einhergehen
Welches Skalenniveau setzt die empirische Kovarianz voraus?
metrische Skala
Was ist das Problem der empirischen Kovarianz?
Ist abhängig vom Maßstab
Wie berechnet man die Stichprobenkovarianz?
Wie berechnet man die empirische Korrelation zweier Merkmale?
Was löst das Problem der Maßstabsabhängigkeit der Kovarianz?
die empirische Korrelation, da maßstabsunabhängig
Was bedeutet es für zwei Merkmale, wenn dessen empirische Korrelation 1 oder -1 ergibt?
Wenn die Kovarianz zwischen zwei Merkmalen 1 ist, bedeutet dies, dass es eine perfekte positive lineare Beziehung zwischen den beiden Merkmalen gibt. Das heißt, wenn der Wert eines Merkmals zunimmt, nimmt der Wert des anderen Merkmals in genau dem gleichen Verhältnis zu. Diese Art der Beziehung wird als direkte proportionale Beziehung bezeichnet. Zum Beispiel, wenn die Werte des einen Merkmals um 1 Einheit steigen, steigen die Werte des anderen Merkmals ebenfalls um 1 Einheit.
Welche Werte kann die empirische Korrelation annhemen?
Was gilt für die empirische Korrelation, wenn a_1 und b_1 das gleiche Vorzeichen haben?
Beschreib die Vereinfachte Berechnung der Produkt-Moment-Korrelation
Was ist eine Scheinkorrelationen?
Korrelationen, die aufgrund eines weiteren Hintergrundmerkmals zustande kommen. Beispiel: Korrelation zwischen Wortschatz bei Kindern und Körpergröße. Zugrunde liegendes Merkmal: Alter.
Ist Hohe Korrelation ein ausreichender Beweis für einen ursächlichen Zusammenhang?
Nein, Kausalität nicht gezeigt
Was ist eine Verdeckte Korrelation?
Gegenläufige Korrelationen in zwei Teilstichproben, aber keine Korrelation über die Gesamtstichprobe
Für welche Art von Zusammenhängen ist die Korrelation (Kovarianz) ein Maß?
für positive und negative lineare Zusammenhänge
Wann ist der phi-Koeffizienz anwendbar?
Wenn anstatt metrischer Merkmale zwei binäre Merkmale vorliegen.
wie berechnet man den phi-Koeffizienten?
was ergibt?
Was ist der Spearmans Korrelationskoeffzient?
Zusammenhangsmaß für zwei ordinalskalierte Merkmale
Wie bestimmt man den Spearmans Korrelationskoeffzient?
- Rangplätze ermitteln (aufsteigend)
- Berechnung
Wie ermittelt man die Rangplätze (asufsteigend) für den Spearmans Korrelationskoeffzienten?
Wie berechnet man den Spearmans Korrelationskoeffzienten?
Ist der Spearmans Korrelationskoeffzient ein Maß für den linearen Zusammenhang der Merkmalsausprägungen?
Nein, Spearmans Korrelationskoeffizient ist ein Maß für den linearen Zusammenhang der Ränge der beiden Merkmale - nicht der Merkmalsausprägungen selbst!
Wie berechnet man den Spearmans Korrelationskoeffzienten einfacher, wenn keine Bindungen vorliegen?
