BRAVAIS-PEARSON oder SPEARMAN PEARSON

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katharina 2 Auf diesen Beitrag antworten »
BRAVAIS-PEARSON oder SPEARMAN PEARSON
Halloooo,
bin neu hier und hab ne Frage:
Bei der Korrelationsanlyse, wann verwendet man den BRAVAIS-PEARSONschen und wann den SPEARMAN PEARSONschen Korrelationskoeffizienten?
Wär super, wenn mir da jemand helfen kann!
Danke schonmal!
jovi Auf diesen Beitrag antworten »
RE: BRAVAIS-PEARSON oder SPEARMAN PEARSON
Da mir deine Fachausdrücke nicht viel sagen habe ich mal bei Wikipedia nachgeschaut und da steht:

Zitat:
Für Variablen, die stark von der Normalverteilung abweichen, und auch ordinalskalierte Variablen, eignet sich der Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman-Pearson
 
 
AD Auf diesen Beitrag antworten »

Ja, SPEARMAN PEARSON ist ein geläufiger Begriff (Rangkorrelation), aber BRAVAIS-PEARSON habe ich noch nie gehört. Könnte im "Lexikon der Stochastik" stehen, aber das habe ich z.Z. nicht in Griffweite...
Katharina 2 Auf diesen Beitrag antworten »

Danke!

Und ordinalskaliert bedeutet, dass man die Werte der Grösse nach ordnen kann, oder? Also zum Beispiel Schulnoten. Aber kann man das nicht mit allen Werten?

Und noch ne Frage

Ich hab hier so ne Aufgabe:

Schulnoten:
X: Schriftlich
Y: Mündlich
Folgende Wertepaare: (2,2) (2,3) (4,4) (5,4) (3,4) (1,1) (3,5)
Wie funktioniert das dann mit der Rangvergabe?

Ich dachte immer:
Werte der Grösse nach ordnen, Ränge vergeben.

Stimmt aber nicht

Lt Lösung: Summe (Rg xi - Rg yi)² = 1+1+1+4

Ich hoffe, mich lacht jetzt keiner aus, ich gebs ja zu, ich hab echt nicht viel Ahnung von der Materie...
AD Auf diesen Beitrag antworten »

Zitat:
Original von Katharina 2
Lt Lösung: Summe (Rg xi - Rg yi)² = 1+1+1+4

Nicht nachvollziehbar - es müssten doch 7 Summanden sein. Oder hat man die Nullen gleich weggelassen.

Außerdem: Wie willst du gleichgroße Originalwerte rangmäßig behandeln? Da gibt es mehrere Möglichkeiten: zufällige Rangzuweisung unter gleichen Werten, oder aber Rangaufteilung - oder sogar noch eine ander Variante?
Katharina 2 Auf diesen Beitrag antworten »

Ja also wir haben das so gelernt:
Sagen wir wir haben folgende Werte: 1 3 3 4 5 5 5
Dann hat 1 den Rang 1
die zwei 3er haben den Rang 2,5 ((R2 + R3) / 2)
4 Rang 4
Die drei 5er Rang 6 ((R5 + R6 + R7) / 3)
Weiss nicht, wie man diese Vorgehensweise nennt.

Nochmal zu meiner ersten Frage: Was heisst ordinalskaliert?
AD Auf diesen Beitrag antworten »

Zitat:
Original von Katharina 2
Weiss nicht, wie man diese Vorgehensweise nennt.

Das ist die erwähnte Rangaufteilung. Aber auch damit ergibt

Zitat:
Original von Katharina 2
Lt Lösung: Summe (Rg xi - Rg yi)² = 1+1+1+4

keinerlei Sinn - vergiss diese angeblich richtige Lösung. Richtig ist 12 - wenn ich mich nicht verrechnet habe. Augenzwinkern


Ach ja - da ich schreibfaul bin:

http://de.wikipedia.org/wiki/Ordinalskala
katharina 2 Auf diesen Beitrag antworten »

Also ich hab mir das nochmal angeschaut und mir ist aufgefallen, dass wenn man die Schulnoten gleichzeitig als Ränge ansieht, man auf
0+1+0+1+1+0+4 kommen würde, was ja der Lösung entspricht (die wie ich gehört habe richtig sein soll).

Ich werds mir einfach mal so merken, man muss ja nicht immer genau wissen, warum etwas so ist.

Auf jeden Fall danke für eure Hilfe!
swerbe Auf diesen Beitrag antworten »

nochmal bezüglich der Ränge...verwendet ihr die "normale" rangfunktion(ties,...) oder die midrankfunktion. ich finde du vermischt hier einige sachen....

gruß swerbe
AD Auf diesen Beitrag antworten »

Zitat:
Original von katharina 2
dass wenn man die Schulnoten gleichzeitig als Ränge ansieht,

Das ist i.a. grundverkehrt, das ist dir hoffentlich klar!!!

Bsp:

x-Komponente: 2 , 2 , 4 , 5 , 3 , 1 , 3
zugeordnet Ränge 2.5 , 2.5 , 6 , 7 , 4.5 , 1 , 4.5
Anirahtak Auf diesen Beitrag antworten »

Hallo,

der Bravais-Pearson-Korrelationskoeffizient ist eine Maßzahl für linearen Zusammenhang, während Spearmans Korrelationskoeffizient die Stärke des monotonen Zusammenhangs angibt.

Gruß
Anirahtak
Katharina 2 Auf diesen Beitrag antworten »

Hey erstmal danke euch allen!

Das Problem mit den Rängen hat sich allerdings jetzt geklärt: meine Lösung war richtig, die Musterlösung war falsch!

Ausserdem:
Spearman Pearson: Verteilungsfreie Korrelationsanalyse
Bravais Pearson: Verteilungsgebundene KA

Na dann ist ja alles klar
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