STATISTIK-FORUM.de

[Lordinateur]

Hallo Leute, ich habe im Zuge meiner Klausurvorbereitung ein paar Fragen, die noch unklar für mich sind und wäre sehr dankbar, wenn ihr dazu Stellung nehmen könntet (optimal natürlich mit jeweils kurzer Begründung).
1. Wie lauten die Regressionsgewichte bei standardisierten Werten?
2. Ist die Korrelation die Kovarianz zweier standardisierter Variablen?
3. Die MULTIPLE Korrelation kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen (bei der Korrelation ist es ja so, aber auch bei der multiplen?)
4. Bei nicht linearen Zusammenhängen ist die Korrelation IMMER 0?
5. Ist die Effektgröße wichtig, um von einem praktisch bedeutsamen Unterschied sprechen zu können?
6. Welchen Zusammenhang hat der standardisierte Korrelationskoeffizient mit dem "normalen, unstandardisierten" Korrelationskoeffizienten?
7. Was ist das Grundprinzip hinter nominalskalierten Assoziationsmaßen?
8. Was wird ausgesagt, wenn sich die Varianz über zwei Untersuchungszeitpunkte (zwei Stichproben) nicht verändert?
9. Ein Freund hat eine Korrelation von -0,5 errechnet und bekommt von einer Kommilitonin den Ratschlag mit einer Regression könnte er von seiner X-Variable auf die Ausprägung in der Y-Variable schließen, beziehe Stellung.
Ich bin für jede Antwort dankbar, müsst ja nicht gleich alle beantworten

[PonderStibbons]

Schreibe doch einmal Deine Antwortvorschläge hin, die könnte man gegebenenfalls kommentieren.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[Lordinateur]

klar gerne
zu 1) habe ich leider keine Tendenz
zu 2) Ja, da die Korrelation die Kovarianz lediglich um die z-Standardisierung ergänzt?
zu 3) Da würde ich tendenziell auch ja ankreuzen, da dies bei der "normalen" Bravais-Pearson-Korrelation ja der Fall ist
zu 4) Tendenziell würde ich auch hier "ja" ankreuzen, aber das "immer" verwirrt mich
zu 5) Ja, aber braucht man sie wirklich oder reicht nicht ein signifikanter Test?
zu 6) Sie sind beide Zusammenhangsmaße für metrische Variablen?
zu 7) Den Zusammenhang von nominalskalierten Variablen beschreiben?
zu 8) Die Stichproben kommen aus der gleichen Population?
zu 9) Ich denke, man kann mit Hilfe der Regression darauf schließen und so eine Aussage treffen, aber Genaueres könnte ich dazu nicht schreiben

Also allgemein habe ich eine Tendenz zu den Antworten, aber mir wäre eine fundierte Erklärung zum Verständnis noch sehr lieb

[PonderStibbons]

zu 1) habe ich leider keine Tendenz

Vermutlich kennst du 2 regressionsgewichte, eines dürfte stimmen.

zu 3) Da würde ich tendenziell auch ja ankreuzen, da dies bei der "normalen" Bravais-Pearson-Korrelation ja der Fall ist

Wenn ein prädiktor positiven Zusammenhang aufweist mit dem Kriterium, der andere einen negativen, dann hebt sich das also gegenseitig auf? Nein, das ergäbe keinen Sinn.

zu 4) Tendenziell würde ich auch hier "ja" ankreuzen, aber das "immer" verwirrt mich

Warum sollte das denn exakt null sein?

zu 5) Ja, aber braucht man sie wirklich oder reicht nicht ein signifikanter Test?

Im Prinzip bräuchte man die Effektstärke, aber die hat man nicht, weil effektstärke sich auf grundgesamtheiten bezieht, man aber nur stichprobendaten hat. Da die meisten Prüfer diesen fundamentalen Untschied nichtnkennen, wollen sienvemutlich JA lesen.


zu 9) Ich denke, man kann mit Hilfe der Regression darauf schließen und so eine Aussage treffen, aber Genaueres könnte ich dazu nicht schreiben

Pearson r ist exakt das Regressionsgeswicht für den Prädiktor bei einer einfachen linearen Regression.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[Lordinateur]

Vielen Dank für deine Antwort @Ponderstibbons
zu 1) Leider weiß ich gar nicht worauf die Frage abzielt, weißt du die Antwort ?
zu 3) In welchem Bereich befindet sich die multiple Korrelation deiner Meinung nach?
zu 9) Also macht es keinen Sinn eine Regression zu rechnen, weil man letztendlich nicht mehr erfahren würde ?
Freundliche Grüße
Simon