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[Nicci]

Hallo zusammen,
ich habe eine etwas spezielle Frage zu Zusammenhängen verschiedener Verfahren:

wenn ich einen Datensatz mit beispielsweise Durschnittsnote und Geschlecht habe und ich damit eine Pearson-Korrelation, einen t-Test, eine Varianzanalyse und eine einfache lineare Regressionsanalyse rechne, dann bekomme ich doch theoretisch immer die gleichen Signifikanzniveaus, t-Werte (soweit vorhanden), F-Werte (soweit vorhanden) etc. heraus, oder?

Weshalb ist das so?
Also ich weiß, das den einzelnen Verfahren teilweise die gleichen Rechenoperationen zugrunde liegen.
Aber weshalb sollte man dann überhaupt die ganzen, aufgezählten Verfahren rechnen, wenn es eines auch tun würde?
Und ist eine Regressionsanalyse überhaupt sinnvoll, wenn ich eh nur zwei Variablen habe?

Ich hoffe, meine Frage ist einigermaßen verständlich geworden.

Liebe Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

dann bekomme ich doch theoretisch immer die gleichen Signifikanzniveaus

- das ist Unsinn
- entweder missverstehst Du grundlegendes oder Du vertextest die Sachverhalte falsch

Ansonsten:
Es ist korrekt, das die Befunde aller genannten Verfahren bei einer kategorialen dichotomen UV und einer intervallskalierten AV zu gleichen Ergebnsisen führen.
Allerdings könnte die Sichtweise vertreten werden, dass sich Schulnoten nicht 'mitteln' ließen, so dass alle drei Verfahren unzulässig wären.

Gruß
S.