Diskussion:Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson

message: Artikel ist immer noch stark überarbeitungsbedürftig. --Philipendula 11:49, 13. Jun 2004 (CEST)
thread_title:  ueberarbeiten 

message: *1. Wenn man schon Kovarianz und Standardabweichung erwähnt, sollte man sie auch als solche hinschreiben. 
:dafür gibt es Hyperlinks. Die Formeln sollten so einfach wie möglich gehalten werden. -- Nichtich 08:33, 27. Jul 2004 (CEST)
thread_title:  Änderung durch Philipendula 

message: Kann mir jemand erklären warum der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizeint auf der Annahme basiert, dass eine bivariate Normalverteilung vorliegt? Was ich verstehen würde wären Aussagen wie
* die Bivariate Normalverteilung lässt sich so parametrisieren, dass \rho direkt als Parameter auftritt oder
* Betrachtungen zur Stichprobenverteilung von \rho basieren auf der Annahme, dass eine Stichprobe aus einer bivariaten Normalverteilung vorliegt
Dass eine Statistik ein Schätzer für einen Paramter einer Verteilung ist ist doch nicht unabdingbare Voraussetzung für die Interpretation dieser Statistik, wenn es um etwas anderes als Parametertests oder Intervallschätzungen geht. 
Als beschreibende Masszahl für die durch den Korrelationskoeffizienten gemessene Eigenschaft (mit allen Bedenken über die Interpretation der Abwesenheit von Korrelation) will es mir nicht gelingen, zu erkennen, wie die bivariate Normalverteilung Voraussetzung für "den Korrelationskoeffizienten" ist.
 --kw
---Lieber kw, nach allem, was ich weiß, ist die Forderung einer bivariaten Normalverteilung für die korrekte Ermittlung des KK nach Pearson NICHT erforderlich. Allerdings benötigst Du diese Bedingung DANN, wenn Du Aussagen über die Signifikanz des KK machen willst. Denn die gängigen Signifikanztests beruhen auf der t-Verteilung, die sich auf die NV stützt. Auch wenn Du in Tabellen nachschaust, ob der KK bei den n der Stichprobe signifikant ist, wird die bivariate NV stillschweigend angenommen. In dieser Zwickmühle ist man z.B. bei r = 0,13 bei 200 Datensätzen und Signifikanzniveau 5%. Schon signifikant oder gerade noch nicht ?
Am besten ist es immer, Du machst einen Bootstrap (why the hell did nobody write something about bootstrap yet???) aus Deinen Datensätzen und bildest daraus ein Konfidenzintervall nach Konvertierung in Fisher-Z-Werte. Dann kannst Du die für Deinen Datensatz tatsächliche Signifikanz ermitteln, ohne die bivariate NV postulieren zu müssen. Bezüglich Bootstrap siehe z.B. Google "Bootstrap Efron". Gruß Pard 21:16, 28. Mär 2005 (CEST)
replies: text: Für den Test des Korrelationskoeffizienten ist die bivariate Normalverteilung Voraussetzung, vgl. Rinne (1997), Taschenbuch der Statistik (2. Auflage), Verlag Harri Deutsch, S. 544. --Sigbert 17:54, 15. Jun. 2010 (CEST)

text: Richtig. Für die Berechnung des KK ist eine Normalverteilung keine Voraussetzung; es ist ja nur eine Maßzahl und für deren korrekte Interpretation ist eher die Frage eines linearen oder nicht-linearen Zusammenhangs relevant. --Sigbert 12:13, 16. Jun. 2010 (CEST)
thread_title:  Normalverteilung Vorraussetzung für Pearson? (1. Diskussion) 

message: Im Artikel wurde die Formel für den KK rausgelöscht. Ob es Vandalismus oder logisch begründet war, weiß man nicht. Man sollte vielleicht stärker nach Grundgesamtheit und Stichprobe differenzieren und für jeden Falle einen KK angeben. --Philipendula 22:51, 9. Nov 2004 (CET)
thread_title:  Grund für Revert 

message: was ist "rechtssteil unimodular"? -- 129.13.72.153 17:48, 29. Mai 2006 (CEST)
replies: text: "modular" scheint mir kaes zu sein. gemeint war vermutlich "modal", siehe engl. (en:Unimodal_distribution). hab's einfach mal frech geaendert. -- 141.3.74.36 13:52, 27. Okt. 2006 (CEST)
thread_title:  rechtssteil 

message: Durch beispielhafte Berechnungen könnte der Artikel weiter aufgewertet werden. FlYnSt4r 21:17, 1. Jul 2006 (CEST)
thread_title:  Beispiele 

message: Der Artikel behandelt nur einen einzigen Korrelationskoeffizienten. Er wird seinem Titel somit nicht gerecht. Ich finde der Artikel sollte nach Pearson-Moment-Korrelation verschoben werden. Eine Weiterleitung würde ich selbstverständlich einrichten.
Was meint Ihr dazu?
Falk Lieder 11:18, 30. Dez. 2006 (CET)
replies: text: Grundsätzlich ja. Wie wäre es mit dem Lemma: Korrelationskoeffizient nach Bravais-Pearson? Wir wollen doch den guten alten Bravais nicht immer unter den Tisch fallen lassen. --Philipendula 13:27, 30. Dez. 2006 (CET)
replies: text: solange die anzahl an kks samt der zugehoerigen texte noch ueberschaubar bleibt, bin ich der meinung, alles unter einem dach abzuhandeln. der korrelationskoeffizient, wie er hier beschrieben wird, ist nun mal der gaengige, wie er wohl in den meisten einfuehrenden wahrscheinlichkeitstheoretischen buechern zu finden sein wird; oft ohne die nennung von pearson oder sonstwem. -- 141.3.74.36 19:14, 22. Jul. 2007 (CEST)
thread_title:  Verschiebung 

message: Tach, da kann aber was nicht stimmen:
[quote] Der Pearsonsche Korrelationskoeffizient liefert korrekte Ergebnisse bei intervallskalierten und bei dichotomen Daten. Für niedrigere Skalierungen existieren andere Korrelationskonzepte (z. B. Rangkorrelationskoeffizienten).[/quote]
1) wie kann eine Skalierung gleichzeitig intervallskaliert und dichotom sein?? Das schließt sich ja aus. 
2) Pearsons r ist m.E. auf gar keinen Fall auf dichotome Merkmalsausprägungen anwendbar, da für das r die intervallskalierung Voraussetzung ist. Dazu siehe wieder 1)
Oder weiß da jemand mehr??
Grüße
:Es wurde schon vor urdenklichen Zeiten von einer IP eingepflegt. Vielleicht hatte sie ja metrisch, aber diskret gemeint. Ich hab es schon lange satt, solchem Quark hinterherzuräumen. -- Philipendula 10:19, 15. Sep. 2008 (CEST)
replies: text: Der KK kann für metrische skalierte Variablen benutzt werden und dass schliesst ja intervallskalierte Daten ein. Und bei metrischen Daten spielt es keine Rolle, ob sie diskret sind oder nicht; es kommt nur darauf an, ob die Distanzen zwischen Merkmalsausprägungen sinnvoll zu interpretieren sind. Für dichotome Merkmale sollte andere Koeffizenten benutzt werden, z.B. Cramer's V oder der Phi Koeffizient. --Sigbert 06:47, 21. Sep. 2008 (CEST)
thread_title:  Intervallniveau und dichotom?? 

message: Der Artikel enthält ein Bild, dem eine Bildbeschreibung fehlt, überprüfe bitte, ob es sinnvoll ist, diese zu ergänzen. Gerade für blinde Benutzer ist diese Information sehr wichtig. Wenn du dich auskennst, dann statte bitte das Bild mit einer aussagekräftigen Bildbeschreibung aus. Suche dazu nach der Textstelle Bild:part_korrelation.PNG und ergänze sie.
:Wenn du eine fehlende Bildbeschreibung ergänzen willst, kannst du im Zuge der Bearbeitung folgende Punkte prüfen:
:* Namensraum Datei: Bilder sollte im Namensraum Datei liegen. Bitte ändere die alten Bezeichnungen Bild: und Image: in Datei:.
:* Skalierung: Außerhalb von Infoboxen sollten keine festen Bildbreiten (zum Beispiel 100px) verwendet werden. Für den Fließtext im Artikelnamensraum gibt es Thumbnails in Verbindung mit der automatischen Skalierung. Um ein Bild/eine Grafik in besonderen Fällen dennoch größer oder kleiner darzustellen, kann der „upright“-Parameter verwendet werden. Damit erfolgt eine prozentuale Skalierung, die sich an den Benutzereinstellungen orientiert. --SpBot 23:12, 1. Mär. 2009 (CET)
thread_title: Bildbeschreibung fehlt bei ''<nowiki>[[Bild:part_korrelation.PNG]]</nowiki>'' 

message: Habe den Beitrag über Peter Zöfel entfernt. Diese Handbücher sind keine wissenschaftlichen Werke, sondern lediglich SPSS-Handbücher für Leute, die zwar SPSS anwenden wollen, aber sonst keine Lust haben, sich tiefere Kenntnisse in Statistik anzueignen. Ab wann ein Korrelationskoeffizient niedrig oder hoch ist, liegt im Auge des Betrachters. In der Marktforschung kann ein Korrelationskoeffizient von 0,6 schon als sehr hoch angesehen werden, ein Ökonometriker zuckt erst ab 0,9 mit der Wimper. -- Philipendula 21:14, 31. Mär. 2009 (CEST)
thread_title:  Interpretation des KK 

message: Der Satz: "Die Schätzung der Korrelation mit dem Korrelationskoeffizient nach Pearson setzt voraus, dass beide Variablen intervallskaliert und NORMALVERTEILT sind" ist meiner Meinung nach nicht korrekt. Normalverteilung ist keine Vorraussetzung für die Pearson Korrelation, da diese ledigliche eine normierte Kovarianz (Mittleres Rechteck der Abstände in Y- und Y- Richtung) ist und mit Verteilungen rein gar nichts zu tun hat. Bestenfalls setzen einige dazugehörige Signifikanztests Normalverteilung Vorraus, die Pearson-Korrelation selbst jedoch nicht. Bitte überprüfen und korrigieren. (nicht signierter Beitrag von 212.100.250.230 (Diskussion | Beiträge) 01:39, 5. Jul 2009 (CEST)
thread_title:  Normalverteilung Vorraussetzung für Pearson? 

message: Die Diskussion findet ihr hier:Diskussion:Reliabilität#.08_versus_0.2C8--Christian Stroppel 11:30, 31. Jul. 2009 (CEST)
replies: text: In D schreibt man immer noch 0,8, auch wenn das manche nicht so cool finden. -- Philipendula 12:13, 31. Jul. 2009 (CEST)
replies: text: Kennst du Bücher oder Veröffentlichungen in denen es so ist? In der obengenannten Diskussion findet man, dass es noch viele Artikel in Wikipedia gibt, in denen der Punkt verwendet wird.--Christian Stroppel 20:22, 31. Jul. 2009 (CEST)
replies: text: Jedes popelige Sadistiklehrbuch verwendet die Kommaschreibung, das ist der Standard in der deutschen Rechtschreibung. -- Philipendula 22:28, 31. Jul. 2009 (CEST)
replies: text: Popeliges Statistiklehrbuch? Deine Wortwahl macht keine Hoffnung auf eine fruchtbare Diskussion, sondern eher den Anschein von mangelnder Wertschätzung für die Äußerungen anderer. Ich sehe im Moment auch kein richtiges Argument dafür, warum man die Diskussion hier und nicht wie oben angegeben unter der Diskussion Reliabilität führen sollte.--Christian Stroppel 17:53, 9. Aug. 2009 (CEST)
thread_title:  Schreibweise im Deutschen: .80 oder 0,8? 

message: Folglich wurde hier gezeigt, dass eine Korrelation (ein beobachteter Zusammenhang) immer auf den Einfluss einer oder mehrerer Drittvariablen zurückgeführt werden kann. (In solchen Fällen kann nur ein Experiment sicherstellen, dass tatsächlich eine Ursachenwirkung und mithin eine "echte" Korrelation besteht.)
:1. Zunächst setzt dies die Existenz einer dritten oder weiterer relevanten Variablen voraus.
:2. Wenn von Einfluß gesprochen wird, dann wird eine Kausalrichtung impliziert ausgehend von einer dritten Variable. Es geht hier aber um Korrelation und nicht um Kausalität. Statt die partielle Korrelation von X und Y bereinigt um U, könnte man auch die partiellen Korrelationen von Y und U bereinigt um X bzw. die partielle Korrelation von X und U bereinigt um Y betrachten. Partielle Korrelation hat also per se nichts mit Kausalrichtungen zu tun; erst durch die Betrachtung nur bestimmter partieller Korrelationen (und nicht aller möglichen) legt der Forscher Kausalrichtungen fest.
:3. Auch ein Experiment kann die Kausalrichtung letztlich nicht immer festlegen, korrekterweise sollte man hier auf die Sachlogik verweisen.
In der Forschung interessiert dem gegenüber oftmals die umgekehrte Situation. Zwischen X und Y besteht KEINE Korrelation. Man möchte aber zeigen, dass diese dann vorliegt, wenn Drittvariablen berücksichtigt werden.
:4. Für so eine Aussage wäre ein Beispiel definitiv hilfreich.
:--Sigbert 18:32, 8. Okt. 2010 (CEST)
thread_title:  Kommentar zu der Änderung 80033638 von 178.198.1.186 

message: Besteht ein Zusammenhang zwischen dem Pearson-Korrelationskoeffizient und dem Empirischer Korrelationskoeffizient? Wenn ja, welcher? --MartinThoma 17:34, 14. Jan. 2012 (CET)
replies: text: Ja, es ist beides Mal der Bravais-Pearson Korrelationskoeffizient. Einmal für Zufallsvariablen definiert und einmal für zwei Meßreihen definiert.  --Sigbert 15:46, 15. Jan. 2012 (CET)
thread_title:  Zusammenhang zwischen Pearson-Korrelationskoeffizient und Empirischer Korrelationskoeffizient 

message: Linearitätsbedingungen:
also Leute ich bin echt die Oberschnarchnase bei solchen Dingen aber mir ist da etwas komisch vorgekommen: im oben genannten Abschnitt wird ein r von 0.20 (bzw ein r^2 von 2^2)als 4 % dargestellt. Meines Wissens bedeutet 1,0 ja 100 %, dementsprechend würden dann ein r von 0.20 ja wohl eher 40% der Varianz erklären oder nicht?
Aber wie gesagt ich kenn mich da nicht aus. (nicht signierter Beitrag von 193.5.56.43 (Diskussion) 11:26, 17. Aug. 2012 (CEST)
replies: text: Wenn r = 0.20 ist, dann ist das Bestimmtheitsmaß r² = 0.2 · 0.2 = 0.04, also 4 % der Varianz werden erklärt. -- HilberTraum (Diskussion) 16:47, 17. Aug. 2012 (CEST)
thread_title:  spinn ich oder wie jetzt? 

message: Beim Lesen des im Betreff erwähnten Abschnitts ist mir aufgefallen, dass die sprachliche Qualität arg dürftig ist. Zusätzlich erscheint mir der Teil etwas knapp. Ich möchte aber auch nichts (sinnentstellend) ändern, da ich mich nicht gut genug auskenne. Vielleicht fühlt sich hierdurch jemand mit mehr Kompetenz auf diesem Gebiet berufen?! (nicht signierter Beitrag von 130.83.199.121 (Diskussion) 16:21, 19. Mär. 2014 (CET)
thread_title:  Abschnitt "Quadrantenkorrelation" bedarf einer sprachlichen Überarbeitung 

message: Der Korrelationskoeffizient ist in allen meinen Statistikbüchern einfacher dargestellt. Statistikbücher sind ja schon was für Spezialisten. Hier wird Korrelationskoeffizient nur mathematisch beschrieben. Das gehört m.E. nicht in Wikipedia, ich schlage ein Mathepedia vor für Leute, die etwas auf der Basis von Formeln verstehen wollen. Ein Lexikon dagegen sollte anschaulich erklären, in einer Sprache, die alle verstehen.--PPilz (Diskussion) 09:31, 8. Dez. 2015 (CET)
thread_title:  Mathepedia? 

message: * Faktorenanalyse
* Kontingenztafel
* Korrelation
* Korrelationsgrad
* Streudiagramm
* Transinformation
* Zusammenhangsmaß
Nach welcher Systematik wurden die zusammengestellt? --Siehe-auch-Löscher (Diskussion) 08:37, 6. Okt. 2014 (CEST)
replies: text: Habe mal ein paar Begriffe rausgenommen. --Sigbert (Diskussion) 21:59, 7. Okt. 2014 (CEST)
thread_title:  Siehe auch 

message: Im Artikel wird leider nicht erklärt, woher diese Bezeichnung rührt. Weiß da evtl. jemand weiter?--Hubon (Diskussion) 20:50, 19. Dez. 2016 (CET)
replies: text: Das liegt daran dass der Korrelationskoeffizient mit der Varianz darstellt wird, welches ein Moment (Stochastik) darstellt. Im Nenner befindet sich dann das Produkt der Momente (der Varianzen). Grüße. --JonskiC (Diskussion) 11:18, 20. Apr. 2017 (CEST)
thread_title:  Produkt-Moment-Korrelation 

message: Es fehlt leider ein Absatz zur Konstruktion des Korrelationskoeffizienten für Zufallsvariablen.--JonskiC (Diskussion) 00:47, 25. Okt. 2017 (CEST)
thread_title:  Konstruktion des Korrelationskoeffizienten für Zufallsvariablen 

message: In der Artikel-Einleitung wird ein Korrelationskoeffizient nach Ferdinand Tönnies ohne Nennung einer Quelle erwähnt. Mit der Suchmaschine meines Vertrauens findet man wie so oft zwar ebenfalls die Information, dass es einen Korrelationskoeffizienten nach Tönnies gibt, aber nicht (jedenfalls nicht so ohne Weiteres), wie er aussieht (Definition). Ich würde mir bei Nennung des KKs nach Tönnies einen weiterführenden Link wünschen, der auf eine Seite führt, die eine Definition desselben enthält.
Damit kein falscher Eindruck entsteht: Ich bin ein großer Fan von der Nennung dieses KKs. Meinetwegen dürfte es gerne auch einen Abschnitt mit einer Liste verschiedener KKs geben -- dort sollten sie allerdings nicht nur erwähnt, sondern auch definiert sein.--Nix schlecht (Diskussion) 14:29, 31. Dez. 2019 (CET)
thread_title:  KK nach Ferdinand Tönnies 

message: Im Artikel wird X/\sigma_X als die standardisierte Variabele betrachtet. Das stimmt aber nicht mit der Definition im Lemma Standardisierung (Statistik). Madyno (Diskussion) 21:45, 30. Jan. 2020 (CET)
replies: text: Ja stimmt eigentlich, aber eine Verschiebung ändert die Korrelation nicht. Ich habe mal versucht, den Abschnitt etwas umzuformulieren.  Grüße -- HilberTraum (d, m) 21:59, 30. Jan. 2020 (CET)
thread_title:  Standardisiert 

message: Da es eine Reihe von Korrelationskoeffizienten gibt: Inwiefern wäre es sinnvoll hier als Lemma Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient oder Pearsonscher Korrelationskoeffizient zu verwenden und Korrelationskoeffizient als Überblickslemma über verschiedene Korrelationskoeffizienten einzurichten.--Jonski (Diskussion)  20:01, 13. Mai 2020 (CEST)
replies: text: Erst jetzt gesehen. Ich benenne den Artikel sonst um.--Tensorproduct 14:29, 29. Dez. 2023 (CET)
replies: text: Vielleicht hat jemand Lust, die Stellen im Artikel anzupassen.--Tensorproduct 14:35, 29. Dez. 2023 (CET)
thread_title:  Lemma 

message: Was bedeutet der Ausdruck \sigma_{X,Y}? Sigma ist ja eigentlich in der Statistik die Standardabweichung, aber normalerweise nur für einen Vektor... TiHa (Diskussion) 19:15, 3. Nov. 2020 (CET)
thread_title:  Definitionen: <math>\sigma_{X,Y}</math> 

message: Der Artikel sollte in Pearsons Korrelationskoeffizient umbenennt werden, da es noch andere Korrelationskoeffizienten gibt.--Tensorproduct 14:28, 29. Dez. 2023 (CET)
thread_title:  Der Artikel sollte umbenennt werden