Site Overlay

Klar erklärt: Pearson V / S Spearman Korrelationskoeffizient


2 Wichtige Korrelationskoeffizienten-Pearson & Spearman

Wikipedia Definition: In der Statistik wird der Pearson Korrelationskoeffizient auch als Pearson ‚ s r oder die bivariate Korrelation bezeichnet eine Statistik, die die lineare Korrelation zwischen zwei Variablen X und Y misst. Ein Wert von +1 ist eine positive lineare Gesamtkorrelation, 0 ist keine lineare Korrelation und -1 ist eine negative lineare Gesamtkorrelation.,

Wichtiger Hinweis: Die Pearson-Korrelation kann NUR eine lineare Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen auswerten (eine Beziehung ist nur dann linear, wenn eine Änderung einer Variablen mit einer proportionalen Änderung der anderen Variablen verbunden ist)

Beispiel Anwendungsfall: Wir können die Pearson-Korrelation verwenden, um zu bewerten, ob eine Alterserhöhung zu einem Blutdruckanstieg führt.,

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel dafür, wie der Pearson-Korrelationskoeffizient (r) mit der Stärke und Richtung der Beziehung zwischen den beiden Variablen variiert. Beachten Sie, dass der Pearson-Koeffizient einen Wert von Null ergibt, wenn keine lineare Beziehung hergestellt werden kann (siehe Grafiken in der dritten Spalte).,

Quelle: Wikipedia

Spearman-Korrelationskoeffizient

Wikipedia Definition: In der Statistik ist Spearmans Rangkorrelationskoeffizient oder Spearmans ρ, benannt nach Charles Spearman, ein nichtparametrisches Maß für die Rangkorrelation (statistische Abhängigkeit zwischen den Rankings zweier Variablen). Es wird bewertet, wie gut die Beziehung zwischen zwei Variablen mit einer monotonen Funktion beschrieben werden kann.,

Wichtige Schlussfolgerung zu beachten: Die Spearman — Korrelation kann eine monotone Beziehung zwischen zwei Variablen auswerten-Kontinuierlich oder Ordinal und basiert auf den Rangwerten für jede Variable und nicht auf den Rohdaten.

Was ist eine monotone Beziehung?

Eine monotone Beziehung ist eine Beziehung, die Folgendes bewirkt:

(1) Wenn der Wert einer Variablen zunimmt, nimmt auch der Wert der anderen Variablen zu, ODER

(2) wenn der Wert einer Variablen zunimmt, nimmt der andere Variablenwert ab.,

ABER nicht genau mit konstanter Geschwindigkeit, während in einer linearen Beziehung die Anstiegs – / Abnahmerate konstant ist.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.