Korrelationskoeffizient verschiedener Daten

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Bexter123 Auf diesen Beitrag antworten »
Korrelationskoeffizient verschiedener Daten
Meine Frage:
Hallo Team,

ich untersuche gerade mir vorliegende Daten auf Korrelation, Idee dahinter ist herauszufinden ob die Linienlänge etwas mit der Nachfrage zu tun hat.

Die Excel Tabelle habe ich angehängt, vielen Dank für eure Hilfe.



Meine Ideen:
Ich habe das Ganze nun anhand von Spearman versucht, leider liegen teilweise gleiche Ränge vor. Daher weiß ich jetzt nicht inwieweit ich weitermachen soll, bzw. ob ich das alles richtig berechnet habe.

Merkmal X beschreibt die Linienlänge, Y die Fahrgastzahlen
Bexter123 Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Korrelationskoeffizient verschiedener Daten
Grundsätzliche Frag meinerseits wäre auch, wäre der Korrelationskoeffizient nach Pearson hier nicht die einfachere Methode?
Bürgi Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Korrelationskoeffizient verschiedener Daten
Guten Abend!

1. Der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient wird üblicherweise bei Ordinalskalen verwendet, d.h., in Deinem Fall eigentlich eher unüblich. Aber ...

2. Der Pearsonsche Korrelationskoeffizient zeigt einen linearen Zusammenhang zwischen den Datenreihen. D.h., ein Korrelationskoeffizient von null muss nicht zwangsläufig bedeuten, dass es keinen Zusammenhang gibt. Bei quadratischen, logarithmischen oder exponentiellen Zusammenhängen versagt der Pearsonsche Korrelationskoeffizient.

3. Bei Deiner Berechnung musst Du bei gleicher Ausprägung eines Merkmals das arithmetische Mittel der dazugehörenden Ränge nehmen. Ein Beispiel aus Deiner Tabelle:

Die Entfernung 8080 kommt 5-mal vor und hätte die Ränge 1, 2, 3, 4 und 5. Um keine Reihenfolge vorzutäuschen wo keine ist, wird der Rang für die Ausprägung 8080 berechnet als



Auf diese Weise kann es vorkommen, dass auch Dezimalzahlen als Rang benutzt werden müssen.
Bexter123 Auf diesen Beitrag antworten »

Hallo,

vielen Dank. Wie ich die unterschiedlichen Koeffizienten, egal ob Spearman oder Pearson, berechnet werden ist mir nun klar.

Allerdings ist mir noch nicht so ganz klar anhand welcher Kriterien ich entscheide wann ich welche Methode für meine Daten benutze. Anhand des Streuungsdiagramms ist hier ein linearer Zusammenhang zwar anzunehmen, aber woher weiß ich ob dies auch tatsächlich so ist.

Vielen Dank
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