Kann der Korrelationskoeffizient verwendet werden, um die Abhängigkeit zu messen?

Bivariate Korrelation in SPSS (Skalenniveau+korrekte Korrelationsmaße) -Daten analysieren in SPSS(8) (April 2024)

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Kann der Korrelationskoeffizient verwendet werden, um die Abhängigkeit zu messen?
Anonim
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Der Korrelationskoeffizient kann verwendet werden, um die lineare Abhängigkeit zwischen zwei Zufallsvariablen zu messen. Der häufigste Korrelationskoeffizient, der durch die Pearson-Produkt-Moment-Korrelation erzeugt wird, kann verwendet werden, um die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen zu messen. In einer nichtlinearen Beziehung ist dieser Korrelationskoeffizient jedoch nicht immer ein geeignetes Maß für die Abhängigkeit.

Die Unterschiede zwischen Korrelation und Abhängigkeit können durch die Konzepte von Korrelation und Kausalität illustriert werden. Der Korrelationskoeffizient zeigt nicht das Vorhandensein einer kausalen Beziehung zwischen zwei Variablen an. Zum Beispiel gibt es keinen nachgewiesenen kausalen Zusammenhang zwischen Glück und körperlicher Stärke. Während eine Analyse von Daten eine positive Korrelation zwischen den beiden Variablen anzeigen kann, impliziert dies nicht, dass Glück eine Erhöhung der körperlichen Kraft bewirkt oder umgekehrt, dass eine Erhöhung der körperlichen Stärke Glück bewirkt. Folglich kann die Abhängigkeit einer Variablen von der Korrelationskorrelation nicht direkt aufgrund der Wirkung von äußeren Zufallsvariablen, die die statistische Abhängigkeit beeinflussen, bestimmt werden. Zum Beispiel zeigt die Korrelation zwischen der Anzahl der Segler auf einem Schiff und ihrer Durchschnittsgeschwindigkeit keine Kausalität aufgrund des Vorhandenseins verschiedener anderer Faktoren wie der Wetterbedingungen, der Drosselklappeneinstellungen und ihrer Nutzlast an. Die Finanzindustrie verwendet auch die Verursachungs- und Korrelationsgrundsätze in Bezug auf die Beziehung zwischen dem Gewinn pro Aktie (EPS) und anderen Finanzkennzahlen.

Es gibt verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten, die verwendet werden, um die Beziehung zwischen verschiedenen Datentypen zu bestimmen, einschließlich der Spearman-Rangordnungs-Korrelation, der Biserial-Korrelation und der Phi-Korrelation. Der Pearson-Korrelationskoeffizient wird mit dem Buchstaben "r" bezeichnet und kann verwendet werden, um die Stärke oder Schwäche einer Beziehung zwischen zwei Variablen zwischen den Werten +1 und -1 zu interpretieren. Im Quadrat ist der resultierende Wert als Bestimmungskoeffizient bekannt, der die Variation einer solchen Beziehung ausdrückt.