Diskussion:Zusammenhangsmaß

message: Die maximale Größe des unkorrigierten Kontingenzkoeffizenten lässt sich meines Wissens  nur für quadratische Tabellen exakt berechnen. Wenn mit k die Anzahl der Spalten bzw. Zeilen (das ist bei quadratischen Tabellen ja identisch) bezeichnet wird, dann ist:
:C_{\max }  = \sqrt {\frac{k}}
Wenn mit r die Anzahl der Zeilen und mit c die Anzahl der Spalten angegeben wird, dann steht im Artikel als Höchstwert für nicht-quadratische Tabellen:
:C_{\max }  = \sqrt {\frac}
Dieselbe Formel habe ich auch anderswo im Web gefunden (Link-Text). In meinen Statistik-Büchern steht allerdings als Formel für den Höchstwert für nicht-quadratische Tabellen:
:C_{\max }  = \frac{{\sqrt {\frac{r}}  \cdot \sqrt {\frac{c}} }}{2} 
Quellen: 
* Hans Benninghaus, 1989: Statistik für Soziologen 1: Deskiptive Statistik. ( = Teubner Studienskipten zur Soziologie 22), Stuttgart: Teubner, Seiten 112 bis 116 (insbesondere 116)
* Günther Claus und Ebner, Heinz, 1968: Grundlagen der Statistik für Psychologen, Pädagogen und Soziologen. Berlin (DDR): Volk und Wissen, Seiten 260 bis 264 (insbesondere 263)
* Monka, Michael und Werner Voß, ^32002: Statistik am PC. Lösungen mit Excel. München und Wien: Hanser, Seiten 197 bis 200 (insbesondere 200)
Die obere Formel führt bei nicht-quadratischen Tabellen grundsätzlich zu einem niedrigeren Wert für C_{\max } als die untere Formel, während die Werte bei quadratischen Tabellen identisch sind. Da der korrigierte Kontingenzkoeffizient (im Prinzip auch nach dem Artikel) so berechnet wird:
:C_{korr}  = \frac{C}{{C_{\max } }} = C \cdot \frac{1}{{C_{\max } }}
ist er nach obiger Formel bei nicht-quadratischen Tabellen größer als nach der unteren. Dass beide Formeln den Maximalwert des Kontingenzkoeffizienten bei nicht-quadratischen Tabellen nur schätzen, ist schon klar. Welche sollte nun aber genommen werden? -- Jake2042 00:27, 4. Apr. 2007 (CEST)
replies: text: Die Frage nach dem Höchstwert müsste im Artikel Kontingenzkoeffizient gestellt werden.--Sigma^2 (Diskussion) 23:52, 16. Jan. 2024 (CET)
thread_title:  Formel für korrigierten Kontingenzkoeffizientem 

message: Ist das Zusammenhangsmaß nun dasselbe wie der Assoziationskoeffizient? Wenn nicht, könnte jemand vlt in einem Satz erklären was der Assoziationskoeffizient ist?! Danköö-- Rockwurm 16:51, 30. Mai 2010 (CEST)
replies: text: Nein. Im Taschenbuch der Statistik (Rinne 1997, 2.te Auflage) werden alle Koeffizienten für zwei nominale Variablen als Assoziationskoeffizienten aufgeführt, also Assoziationskoeffizient = Standardisiertes Zusammenhangsmaß für nominale Variablen. -- Sigbert 20:32, 30. Mai 2010 (CEST)
thread_title:  Zusammenhangsmaß = Assoziationskoeffizient?!?! 

message: Was will mir dieser Abschnitt sagen? --Sigbert (Diskussion) 15:43, 1. Jun. 2013 (CEST)
thread_title:  [[Zusammenhangsma%C3%9F#Abgrenzung_zu_Testgr.C3.B6.C3.9Fen|Abgrenzung zu Testgrößen]] 

message: Im Abschnitt "Allgemeines" wird behauptet, dass bei den Fehlerreduktionsmaßen eine Regression zwischen abhängiger und unabhängiger Variable vorausgesetzt wird. Dies mag für manche Fehlerreduktionsmaße wie das Bestimmtheitsmaß gelten, nicht aber für alle. Bei Goodman und Kruskals Lambda z. B. findet keine Regression statt. (nicht signierter Beitrag von 195.37.142.72 (Diskussion) 15:40, 2. Okt. 2016 (CEST)
replies: text: Bei Goodman und Kruskals Lambda wird für als Vorhersagewert jeweils die Modalkategorie genommen und das ist eine Regression, aber natürlich gibt es keine "Regressionsgerade". Habe den Text trotzdem etwas umformuliert, --Sigbert (Diskussion) 15:19, 5. Mär. 2017 (CET)
thread_title:  Abschnitt "Allgemeines", Fehlerreduktionsmaße, Regression 

message: Ich vermisse in der Einleitung als zweiten Satz "sind die beiden statistischen Variablen voneinander unabhängig, ist das Zusammenhangsmaß null.  Pro ? Contra ? --Neun-x (Diskussion) 22:54, 21. Jul. 2018 (CEST)
thread_title:  Einleitung