Chi Quadrat Unabhängigkeitstest

26.08.2013, 17:31	lebronjames	Auf diesen Beitrag antworten »
Chi Quadrat Unabhängigkeitstest Angenommen es gelten folgende Werte: Chi-Quadrat x² = 25,7778 und Ckorr = 0,5150 Warum kann über den Wert von Ckorr noch nicht darauf geschlossen werden, ob eine signifikante Abhängigkeit zwischen X und Y vorliegt? Die Frage könnte auch wie folgt gestellt werden: "Welche zusätzliche Information liefert das Ergebnis des Chi-Quadrat Unabhängigkeitstests im Vergleich zum Ergebnis des korrigierten Kontigenzkoeffizienten? Mein Lösungsansatz hier wäre: Das man nur durch den Chi-Quadrat sehen kann ob eine Unabhängigkeit gegeben ist und mit dem Ckorr nur auf einen gewissen Zusammenhangsgrad schließen kann. Ist dies so richtig? oder gibt es eine andere Lösung für die Frage? Danke für jede Hilfe
26.08.2013, 21:25	Dopap	Auf diesen Beitrag antworten »
gehört das in Schulmathe? Ein $\begin{eqnarray} \chi ^2 \end{eqnarray}$ Test ist meiner Meinung nach der Test auf eine angenommene Verteilung. Oder verwechselst du das mit der Summe der Abweichungsquadrate bei der Regression. Was ist aber genau der Hintergrund deiner Frage
27.08.2013, 09:37	lebronjames	Auf diesen Beitrag antworten »
hintergrund ist was die beiden werte aussagen der Chi Quadrat Wert X² sagt offensichtlich etwas anderes bzw. mehr aus über die Unabhängigkeit als es der Ckorr tut. Doch wofür rechnet man aus dem X² Wert noch den Ckorr aus?
27.08.2013, 12:28	Huggy	Auf diesen Beitrag antworten »
$\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ und $\begin{eqnarray} C_{korr} \end{eqnarray}$ sind keine unabhängigen Größen. Man kann ja die eine aus der anderen berechnen. Deshalb enthalten sie dieselbe Information. Man kann die enthaltene Information nur unterschiedlich gut interpretieren. $\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ ist keine normierte Größe. Deshalb kann man Werte aus Tafeln mit unterschiedlich vielen Merkmalsausprägungen nicht unmittelbar miteinander vergleichen. Ein größeres $\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ bedeutet noch keine bessere Abhängigkeit zwischen den Merkmalen. Dagegen ist $\begin{eqnarray} C_{korr} \end{eqnarray}$ auf das Intervall [0, 1] normiert. Man sieht unmittelbar, ob die Daten eine "gute" oder "schlechte" Abhängigkeit suggerieren. Allerdings kann man bei großem $\begin{eqnarray} C_{korr} \end{eqnarray}$ trotzdem nicht sagen, ob die von den Daten nahegelegte Abhängigkeit nun signifikant ist oder nicht. Dazu müsste man die Verteilungsfunktion von $\begin{eqnarray} C_{korr} \end{eqnarray}$ zumindest näherungsweise kennen. Dafür scheint es aber keine handhabbare Darstellung zu geben. Mir ist zumindest keine bekannt. Dagegen weiß man, dass $\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ bei genügend großem Stichprobenumfang näherungsweise $\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ verteilt ist. Deshalb kann mit mittels $\begin{eqnarray} \chi^2 \end{eqnarray}$ die Signifikanz einer nahegelegten Abhängigkeit mit einem Hypothesentest prüfen.
27.08.2013, 12:33	lebronjames	Auf diesen Beitrag antworten »
perfekt! vielen dank für die antwort! hat mir sehr geholfen!

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