Worum geht es in Lektion 3.4?
Es geht darum, Zusammenhänge zwischen zwei Merkmalen mit unterschiedlichen Skalenniveaus zu analysieren und die passende Zusammenhangsmaßzahl auszuwählen.
Wie wählt man die passende Zusammenhangsmaßzahl bei verschiedenen Skalenniveaus?
Man orientiert sich am schwächeren Skalenniveau der beiden Merkmale – dieses bestimmt die anwendbare Analysemethode.
Welche Zusammenhangsmaßzahl wird bei zwei nominalskalierten Merkmalen verwendet?
Der (korrigierte) Kontingenzkoeffizient K∗K∗.
Welche Maßzahl wird bei zwei ordinalskalierten Merkmalen eingesetzt?
Der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman rsrs.
Welche Maßzahl nutzt man bei zwei kardinalskalierten Merkmalen?
Den Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson rr.
Was passiert, wenn die Merkmale unterschiedliche Skalenniveaus aufweisen?
Es wird die Zusammenhangsmaßzahl verwendet, die für zwei Merkmale des niedrigeren Niveaus geeignet ist.
Welche Maßzahl wird z. B. bei einem nominalen und einem kardinalen Merkmal verwendet?
Hier wird der korrigierte Kontingenzkoeffizient K∗K∗ verwendet, da Nominalskala das schwächere Niveau ist.
Was ist eine typische Fehlerquelle bei Korrelationen?
Fälschlich wird oft angenommen, dass Korrelation auch Kausalität bedeutet – das ist jedoch nicht automatisch der Fall (→ Scheinkorrelation).
Was ist eine Scheinkorrelation?
Ein scheinbarer Zusammenhang, der durch eine Drittvariable verursacht wird und nicht durch direkten Einfluss der betrachteten Variablen.
Wie lautet die zentrale Regel bei der Wahl der Zusammenhangsmaßzahl?
Immer das niedrigere Skalenniveau der beiden betrachteten Merkmale bestimmt die Wahl der Maßzahl.
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