STATISTIK-FORUM.de

[Danielo]

Hi, ich habe mal eine grundsätzliche Frage, weil sich die verschiedenen Literaturen dabei teilweise widersprechen.
Repräsentiert ein Korrelationskoeffizient generell den linearen Zusammenhang zwischen zwei Datensätzen oder tut dies nur der Korrelationskoeffizient wenn ich ihn nach Pearson berechne?
Meine zweite Frage ist, dass meine Datensätze nicht normalverteilt sind, ich habe bei Wikipedia gelesen (ich weiß nicht die beste Quelle), dass man dann einen Rangelkoeffizienten wählen sollte. Welche nimmt man am besten dann. Kendall oder Spearman?
LG

[PonderStibbons]

Vielleicht beschreibst Du besser ersteinmal kurz Deine Studie (Thema/Fragestellung,
was wurde erhoben, Stichprobengröße).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Danielo]

Es handelt sich um eine Studie über ein Forum, wobei ich analysiere ob mit Zunahme der Aufrufe des Forums auch mehr Editierungen stattfinden. Ich will also herausfinden, ob die Editierungen zunehmen je öfter die Forumsseite aufgerufen wird. Dazu stelle ich zu jedem Tag gegenüber wie oft die Seite aufgerufen wurde und wie oft sie an demselben Tag edititiert wurde.

LG

[PonderStibbons]

ob mit Zunahme der Aufrufe des Forums auch mehr Editierungen stattfinden.

Für die Fragestellung ("besteht ein monotoner Zusammenhang?") reicht der Spearman eigentlich aus.

LG

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Danielo]

Danke für die Antwort. Eine Frage habe ich noch zum Spearman Koeffizienten. Bei Wikipedia habe ich gerade gelesen, dass Spearman implizit voraussetzt, dass benachbarte Ränge immer den gleichen Abstand haben. Heißt, dass das ich bevor ich Spearman verwenden darf, diese Voraussetung erst erfüllt sein muss ? Muss ich diese Annahme also vorher prüfen? Wenn ja, wie?

[PonderStibbons]

Ich verstehe leider nicht, was Du mit dieser Voraussetzung genau meinst, und finde
auf Anhieb auch keinen entsprechenden Hinweis im deutschen wikipedia Eintrag
zum Rangkorrelationskoeffizient.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Mmmh - da steht was komisches im Wikipediaeintrag. Gleich nach der sehr knappen Diskussion über Unterschiede zwischen Kendall's tau und und Spearman'S rho steht da

Im Gegensatz zu Spearmans \rho nutzt Kendalls \tau nur den Unterschied in den Rängen und nicht die Differenz der Ränge. In der Regel ist der Wert von Kendalls \tau etwas kleiner als der Wert von Spearmans \rho. \tau erweist sich darüber hinaus auch für intervallskalierte Daten als hilfreich, wenn die Daten nicht normalverteilt sind, die Skalen ungleiche Teilungen aufweisen oder bei sehr kleinen Stichprobengrößen.

Das ist verwirrend, denn im letzten zitierten Satz wird etwas anderes als Spearman empfohlen, wenn die Skalen ungleiche Teilungen aufweisen. Ob das gemeint ist?

LG,
Bernhard

[Danielo]

Im Wikipediaartikel Zusammenhangsmaße steht bei Spearman:

standardisiert, symmetrisch, setzt implizit voraus das benachbarte Ränge immer den gleichen Abstand haben

[bele]

Stimmt, das steht da. Auch ohne Komma vor und zweites 's' am dass. Wurde auf der Diskussionseite von Wikipedia auch schon kritisiert. Schau mal hier:
http://de.wikipedia.org/wiki/Diskussion ... oeffizient
Ein Diskussionsstrang von 2009 bis 2012 und noch immer hat das keiner korrigiert. Ich schlage vor, PonderStibbons Einschätzung abzuwarten und dann solltest Du überlegen, ob Du die Wikipedia an der Stelle korrigieren willst.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Im Wikipediaartikel Zusammenhangsmaße steht bei Spearman:

standardisiert, symmetrisch, setzt implizit voraus das benachbarte Ränge immer den gleichen Abstand haben

Ergibt leider für mich keinen Sinn. Würde ich irgnorieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.