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[derhighlander]

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[PonderStibbons]

Spielt die Laufzeit keine Rolle?

Ich würde aus inhaltlichen und methodischen Gründen nun doch eher einer logarithmierten "Erfolgsvariable"
zuneigen. Aber eher einfache lineare Regression statt Korrelation. Die sind zwar äquivalent, aber die
Regression ist unmittelbar interpretierbar. Man könnte alternativ oder zusätzlich die von bele angesprochen
Rangkorrelationen rechnen.

Wichtig wären vorher aber grafische Analysen mit den Ausgangsdaten und gegebenenfalls mit den logarithmierten
Daten. Z.B. Histogramm, X-Y-Streudiagramme (für den Zusammenhang mit den intervallskalierten Variablen Länge,
Anzahl), Box-und-Whisker plots (wie unterscheiden sich die Werte zwischen dummy=0 und dummy=1).

Nach den bivariaten Analysen mit jeweils 1 Einflussgröße und der Erfolgsvariable könnte man abschließend
eine multiple Regression mit allen Einflussgrößen gleichzeitig rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[derhighlander]

Tatsächlich ist es mir vorgegeben, dass ich die Korrelation benutzen soll und keine Regression.
Allerdings sind die Erstellung der Grafiken vermutlich trotzdem wichtig, oder?

Danke nochmals für die super hilfreichen Antworten!

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Grafiken sind sicherlich hier sehr nützlich. Bei der Korrelation hast Du also im wesentlichen drei Möglichkeiten,
mit der Variable so wie sie ist, mit der LOG-transformierten Variable und/oder mit dem Spearman-Koeffizienten.
Die mittlere Lösung könnte am besten passen, sofern Du mit der Interpretation klarkommst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons