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[JuliaKoeln2015]

Hallo zusammen,

ich hätte eine allgemeine Frage: Wie kann man sich erklären, dass zwei unterschiedliche Messverfahren eine sehr gute Korrelation aufweisen (r>0,8), die Werte selbst aber signifikant unterschiedlich sind (p<0,01)?
Danke im Voraus,
Julia

[PonderStibbons]

ich hätte eine allgemeine Frage: Wie kann man sich erklären, dass zwei unterschiedliche Messverfahren eine sehr gute Korrelation aufweisen (r>0,8), die Werte selbst aber signifikant unterschiedlich sind (p<0,01)?

Diese Frage ist alles andere als allgemein. Worum geht es hier
konkret (Thema, Fragestellung, Erhebungsdesign, Stichprobengröße,
Beschreibung der Messverfahren)?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Hallo Julia,

die Frage lässt sich allgemein beantworten: Ja, das können Sie. Die Korrelation prüft, ob die Werte auf eine Gerade passen, egal, ob sie unterschiedlich sind. Hier ein Beispiel für eine Reihe von Messungen x und zugehörigen Zweitessungen y, die sehr gut korrellieren aber signifikant unterschiedlich sind:

x = 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
y = 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70

Anderes Beispiel:
x = 1, 2, 3, 4, 5, 6
y = 7, 8, 9, 10, 11, 12

Ich denke, Du kannst daran das Prinzip anschaulich verstehen.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Oha, da hatte ich die Frage falsch gelesen...

[strukturmarionette]

Hi,

Hier ein Beispiel für eine Reihe von Messungen x und zugehörigen Zweitessungen y, die sehr gut korrellieren aber signifikant unterschiedlich sind:

- wie das?

Gruß
S.

[bele]

Hallo strukturmarionette,

Code: Alles auswählen

> x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
> y = c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70)
>
> cor(x, y, method="pearson")
[1] 1
>
> wilcox.test(x, y, paired=TRUE)$p.value
[1] 0.015625


Vielleicht habe ich aber auch die Rückfrage nicht richtig verstanden?

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

viell könnte JuliaKoeln2015 doch ihre Frage etwas konkretisieren.

Gruß
S.