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[hircar2]

Hallo, ich habe auch eine Frage zu punktbiseraler Korrelation.

Ich habe eine dichotome Variable (Inanspruchnahme ja/nein) und eine metrische Variable (Alter). Bei der Variable Alter gibt es aber leichte Ausreißer, kann ich durch bootstrapping das Löschen der Ausreißer vermeiden und die punktbiseriale Korrelation trotzdem durchführen? oder welche alternativen gibt es noch?

LG
Caroline

[PonderStibbons]

Was soll das sein, Ausreißer, noch dazu mehrere? Und warum sollten diese die Berechnung
der Korrelation verunmöglichen? Und wozu im vorliegenden Fall die Berechnung, normal
braucht den Koeffizienten kein Mensch.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

P.S.
Beiträge abgetrennt, neues Thema.

[hircar2]

Gelten für punktbiserale Korrelationen nicht die gleichen Annahmen, wie für Pearson?

Ich habe ein Boxplot-Diagramm erstellt und da sind ein paar Werte, die unterhalb der kleinsten Beobachtungliegen. Das sind doch dann Ausreißer oder?

Ich muss den Zusammenhang zwischen einer dichotomen (AV) und einer metrischen Variable (UV) messen inkl. Effektstärke.

[bele]

Werte, die unterhalb der kleinsten Beobachtungliegen.

Werte sind in der Regel Beobachtungen. Wie die dann unter ihrem eigenen Minimum liegen können, weiß ich nicht. Drum verstehe ich diesen Post nicht.

Das sind doch dann Ausreißer oder?

Das, was im Boxplot als Ausreißer getrennt dargestellt wird, muss kein Ausreißer i. S. e. verzerrenden Ausnahme sein. Auf keinen Fall ist ein im Boxplot als gesonderter Punkt gezeichneter Wert eine Begründung dafür, diesen Wert zu löschen oder so.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

Gelten für punktbiserale Korrelationen nicht die gleichen Annahmen, wie für Pearson?

Kann man so nicht sagen, nein.

Ich habe ein Boxplot-Diagramm erstellt und da sind ein paar Werte, die unterhalb der kleinsten Beobachtungliegen. Das sind doch dann Ausreißer oder?

Laut welchem Kriterium und vor allem mit welcher Konsequenz? Man kann doch nicht einfach alles löschen, nur weil's im Boxplot ein Sternchen kriegt.

Ich muss den Zusammenhang zwischen einer dichotomen (AV) und einer metrischen Variable (UV) messen inkl. Effektstärke.

Du meinst ein Effektstärkemaß angeben. Tatsächliche Effektstärken kann man in Stichproben nicht bestimmen,
das geht nur in der Grundgesamtheit . In Stichproben sind sie durch den Stichprobenfehler zu groß oder zu klein im Vergleich zum tatsächlichen Effekt.

Beschreibe doch einfach den Mittelwertunterschied samt Cohens d.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[hircar2]

meinst du mit t-test? sind da nicht 2 metrische variablen voraussetzung?

vielen Dank schonmal für die Antworten!!!

[hircar2]

Könnte ich auch Chi-Quadrat-Test mit Cramers V nehmen?

[PonderStibbons]

Ja und nein und nein.

[hircar2]

was sind denn Annahmen für eine punktbiserale Korrelation? Ich konnte in der Literatur bisher nichts darüber finden..

[PonderStibbons]

Für die Berechnung des Koeffizienten lediglich, dass die eine Variable kontinuierlich und die andere dichotom ist.

Für den Signifikanztest, dass die Varianzen homogen sind und keine Ausreißer vorliegen. Also dieselben Voraussetzungen wie für den t-Test für unabhängige Gruppen. Was nicht wundert, das ist dem exakt äquivalent. Ich nehme daher an, die Voraussetzung, dass in beiden Gruppen die Variablen aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen, ist wie beim t-Test ab n > 30 verzichtbar. https://tinyurl.com/y9o3d2q6