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[lilli]

Hallo,
ich habe eine Frage zur Korrelation und Regression...und zwar weiß ich mittlerweile, dass die Korrelation die Stärke und die Richtung (pos./neg.) des Zusammenhangs zw. Merkmalen angibt.
Nun was kann jetzt die Regression besser???
Ist bei der Regression die Kausalität abzuleiten, weil man ja von Prädiktoren und Kriterien spricht?
Und was mich noch verwirrt: Man sagt ja, dass die Regression den funktionalen Zusammenhang angibt, aber was genau heißt das denn?
Ich habe gedacht, dass es sowohl bei der Korrelation als auch bei der Regression lediglich um lineare Zusammenhänge geht, hat der funktionale Zusammenhang damit was zu tun?
Ohh oder bin ich völlig verwirrt
Danke schon mal für die Antworten:)

[PonderStibbons]

Nun was kann jetzt die Regression besser?

Wenn es um eine Abschätzung der Stärke des Zusammenhanges geht, dann tun sich die
einfache lineare Regression und Pearson-Korrelation nichts. Der Korrelationskoeffizient
ist exakt gleich dem standardisierte Regressionskoeffizienten. Allerdings kann man mithilfe
der einfachen linearen Regression rechnerisch Werte der abhängigen Variable durch
die Werte der unabhängigen Variable vorhersagen, das geht mit der Korrelation so
nicht.

Ist bei der Regression die Kausalität abzuleiten, weil man ja von Prädiktoren und Kriterien spricht?

Nein, Kausalität ist nicht einfach dadurch zu etablieren,
dass man das eine so nennt und das andere so. Das wäre
Magie, keine Statistk.

Und was mich noch verwirrt: Man sagt ja, dass die Regression den funktionalen Zusammenhang angibt, aber was genau heißt das denn?

Wer ist "man"? Funktionale Zusammenhänge sind nicht das einzige,
was mit einer Regression repräsentieren kann.

Ich habe gedacht, dass es sowohl bei der Korrelation als auch bei der Regression lediglich um lineare Zusammenhänge geht, hat der funktionale Zusammenhang damit was zu tun?

Das eine ist unabhängig von dem anderen.

Mit freundlichen Grüßen

P.