STATISTIK-FORUM.de

[Holsteinerin22]

Hallo zusammen,

ich bin mir unsicher ob ich in meinem Pfadmodell eher die Korrelation oder die Kovarianz betrachten soll? Ich möchte überprüfen, wie stark der Einfluss der Variablen auf die anderen Variablen ist und ob dieser Zusammenhang auch signifikant ist. Da Pfadmodell, sind keine latenten Variablen vorhanden (Falls das als Info wichtig ist).

Ich kann leider nirgends finden, was für mich nun relevant ist. Kovarianz oder Korrelation?

Viele Grüße
Holsteinerin22

[strukturmarionette]

Hi,

Ich kann leider nirgends finden, was für mich nun relevant ist. Kovarianz oder Korrelation?

- wahrscheinlich /möglicherweise weder noch.
- wo 'suchst' Du denn?
- worum geht es (Modell im ganzen)?

Gruß
S.

[Holsteinerin22]

Hi S.

danke für die Antwort.

Ich habe das Internet durchsucht und meine 2 Statistikbücher die ich zuhause habe. Klar, da sind Erklärversuche enthalten. Aber ich kann damit einfach nichts anfangen bzw verstehe es nicht.

Worum es in meinem Modell geht? Es ist besser gesagt ein Modellvergleich. Da möchte ich natürlich wissen, welche Werte ich in den beiden Pfadmodellen vergleichen möchte.

Gruß
Holsteinerin22

[Semson]

Du drückst dich wirklich unklar aus.

Geht es darum, ob du zum Vergleich der modellimplizierten und empirischen Daten die Kovarianzmatrix oder die Korrelationsmatrix als Grundlage nimmst: Nimm die Kovarianzmatrix. Im Idealfall macht es keinen Unterschied, aber die Kovarianzmatrix bietet etwas mehr Informationen als die Korrelationsmatrix und bietet in den meisten Fällen die adäquatere Datengrundlage.

Wenn es Dir aber darum geht, ob du zwischen deinen manifesten exogenen Variablen (oder was auch immer) die ungerichteten Zusammenhänge anschauen willst: Korrelationen sind standardisierte Kovarianzen. Und bei SEM berichtete man immer beides: Unstandardisierte und standardisierte Lösungen.

Und wenn man dich wörtlich nimmt:

Ich möchte überprüfen, wie stark der Einfluss der Variablen auf die anderen Variablen ist und ob dieser Zusammenhang auch signifikant ist.

geht, dann interessiert dich weder Kovarianz, noch Korrelation (wie Strukturmarionette ja schon mit "weder/noch" sagte), sondern ein Pfadgewicht bzw. Regressionskoeffizient. Und ja, bei Regressionen mit nur einem Prädiktor ist das Gewicht genauso groß wie die Korrelation zwischen beiden Variablen, aber trotzdem handelt es sich um etwas anderes. Eine Kovarianz/Korrelation ist schließlich ungerichtet und ein Effekt ist gerichtet.

[Holsteinerin22]

Hallo Semson,
danke für deine ausführliche Antwort. Du hast recht. Mich interessieren wohl wirklich nur die Pfadgewichte. Du hast mit deiner Antwort mir auf jedenfall weitergeholfen.
Danke!