STATISTIK-FORUM.de

[caja_80]

Hallo,
ich möchte schauen, ob eine Gruppe stärker gefährdet ist als eine andere.
Habe 2 metrische Variablen nach Gruppen per Pearson Korrelation geprüft und die beiden r-Werte per z-Standardisierung verglichen. Ist das überhaupt sinnvoll, weil Korrelation ja keine Kausalität testet? Soll ich zusätzlich Regressionen machen oder NUR Regression? Ich bin Statistik-Neuling, also bitte seit gnädig mit mir…
Vielen Dank und viele Grüße von Caja

[strukturmarionette]

Hi,

ob eine Gruppe stärker gefährdet ist als eine andere.

- n1?
- n2?
- Zustandekommen von n1 und n2?

Gruß
S.

[bele]

Hallo Caja,

also bitte seit gnädig mit mir…

Ich weiß nicht genau, wovor Du Angst hast. Das ist ein Forum, in dem sich freiwillig über Statistik unterhalten wollen. Die regulars verbringen hier Freizeit, nicht um Gnaden zu erweisen.

Ich lese zunächst, dass Du Gefährdungen vergleichen willst, lese dann, dass Du Pearson Korrelationen vergleichst. Ist das die richtige Annahme, dass eine höhere Korrelation auch eine höhere Gefährdung darstellt? Das klingt für mich gefährlich, könnte ganz leicht eine Fehleinschätzung sein. Ich schlage Dir vor, dass Du ein wenig mehr über die Hintergründe berichtest, die zu dieser Einschätzung geführt haben.

weil Korrelation ja keine Kausalität testet? Soll ich zusätzlich Regressionen machen oder NUR Regression?

Dass Korrelation keine Kausalität testet ist eine ganz andere Frage als die nach Regression oder Regression. Sowohl Regression als auch Korrelation können eingesetzt werden, um nach Kausalitäten zu suchen, beide sind für sich allein nicht geeignet, Kausalitäten zu beweisen. Dazu braucht man dann aber wieder mehr Kontext.

Also WENN die Korrelation die Gefährdung misst, dann vergleicht der Vergleich der Korrelationen auch die Gefährdungen. Dann stellt sich immer noch die Frage, ob Du nur die r- oder z-Werte vergleichen sollst oder ob Du auch einen Signifikanztest für diesen Unterschied machen sollst. Das baue ich jetzt aber mal nicht aus, wahrscheinlich kommt am Ende doch heraus, dass lineare Regression das hilfreichere Werkzeug ist.

VG,
Bernhard

[caja_80]

Vielen Dank!