Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Pearson, Spearman und co., Korrelationsanalysen aller Art mit SPSS.

Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon matrixboy7 » Do 24. Sep 2020, 22:58

Guten Abend,

ich wollte nachfragen, ob der Pearson-Korrelationstest anwendbar ist, wenn die Bedingung der Linearität verletzt wird? Zu meine Daten: Beide Größen sind intervallskalliert (in %) und eig. nicht normalverteilt, daher berufe ich mich auf den zentralen Grenzwertsatz.

Danke im Voraus
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon strukturmarionette » Fr 25. Sep 2020, 09:17

Hi,

ich wollte nachfragen, ob der Pearson-Korrelationstest anwendbar ist,

- derartiges existiert nicht.

Gruß
S.
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon matrixboy7 » Fr 25. Sep 2020, 11:18

strukturmarionette hat geschrieben:Hi,

ich wollte nachfragen, ob der Pearson-Korrelationstest anwendbar ist,

- derartiges existiert nicht.

Gruß
S.


Inwiefern kann ich es verstehen :) ?
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon ponderstibbons » Fr 25. Sep 2020, 12:10

Der zentrale Grenzwertsatz bezieht sich auf random sampling Verteilungen von Mittelwerten
und ist bei Mittelwertvergleichen und linearen Regressionsanalysen heranziehbar. Er hat
nichts mit dem statistischen Signifikanztest von Korrelationskoeffizienten zu tun.
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon strukturmarionette » Fr 25. Sep 2020, 13:14

Hi,

- für inferenzstatistische Absicherungen sind grundsätzlich unterschiedliche Vorgehesweisen möglich.

Gruß
S.
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon matrixboy7 » Sa 26. Sep 2020, 10:38

ponderstibbons hat geschrieben:Der zentrale Grenzwertsatz bezieht sich auf random sampling Verteilungen von Mittelwerten
und ist bei Mittelwertvergleichen und linearen Regressionsanalysen heranziehbar. Er hat
nichts mit dem statistischen Signifikanztest von Korrelationskoeffizienten zu tun.


Ja vielleicht falsch ausgedrückt, wollte mich eher auf die Linearität beziehen... Ob man Pearson anwenden kann, wenn keine Linearität herrscht
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon strukturmarionette » Sa 26. Sep 2020, 16:18

Hi,

- Persaon ist normiert von -1 bis +1.
- Ist dir die Bedeutung bekannt?

Gruß
S.
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon matrixboy7 » Sa 26. Sep 2020, 16:41

strukturmarionette hat geschrieben:Hi,

- Persaon ist normiert von -1 bis +1.
- Ist dir die Bedeutung bekannt?

Gruß
S.


Hi,

inwiefern soll mir die Bedeutung bekannt sein :) ? ALso ich weiß, was normiert bzgl. eines Skalas ist und was bei Pearson die Werte bedeuten. Aber in viele Fachliteratur habe ich gelesen, dass bei Pearson eine Linearität zwischen zwei Variablen bestehen muss. Falls nicht kann man z.B. Spearman nehmen
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon strukturmarionette » Sa 26. Sep 2020, 19:30

Wo liest du derartiges nach?
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Re: Pearson - anwendbar bei Nicht-Linearität?

Beitragvon matrixboy7 » Sa 26. Sep 2020, 23:13

strukturmarionette hat geschrieben:Wo liest du derartiges nach?


in sämtliche Statistik-Lehrbücher steht, dass der Korrelationskoeffizient nach Pearson eine Linearität der Variablen voraussetzt... Man kann z.B. anhand des Streudiagrammes erste Tendenzen erkennen, wie die Variablen miteinander korrelieren. Falls keine Linearität erkennbar ist, sollte man besser Spearman nehmen... hab mich nur gefragt, ob man trotzdem Pearson nehmen kann?
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