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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

Hi,

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

- derartiges existiert nicht.

Gruß
S.

strukturmarionette hat geschrieben:Hi,

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

- derartiges existiert nicht.

Gruß
S.

Inwiefern kann ich es verstehen ?

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.

Hi,

- für inferenzstatistische Absicherungen sind grundsätzlich unterschiedliche Vorgehesweisen möglich.

Gruß
S.

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

Hi,

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

Gruß
S.

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

Wo liest du derartiges nach?

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?