Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Beitragvon Katastrophet » So 24. Dez 2017, 03:31

Guten Abend!

Ich bin auf meiner Suche nach Antworten auf dieses Forum gestoßen. Bitte helft mir. o_o

Ich habe Daten zu Parteien. Nennen wir die Variablen jetzt mal A und B.
Meine Hypothese lautet: "Je höher A ist, umso höher ist auch B."
Meine Stichprobenmenge enthält 7 Wertepaare.
Ich wollte hierbei auf Korrelation (Bravais-Pearson) prüfen. Es kam für das r zwar ein recht hoher Wert raus ( etwa 0.6), aber der Signifikanzwert lautete 0.11 (mit aktuelleren Werten stieg er sogar).
Das heißt für mich eigentlich, dass mein Ergebnis nicht signifikant ist und ich meine Hypothese verwerfen muss, nicht wahr?
Ist es mir mit einer so kleinen Stichprobe überhaupt erlaubt diesen Test durchzuführen?
Und am aller wichtigsten: Regression kann ich vergessen, wenn schon die Korrelation nicht signifikant ist, oder?

Vielen Dank im Voraus! Ich komme sicher bald mit mehr Fragen wieder. :mrgreen:
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Re: Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Beitragvon PonderStibbons » So 24. Dez 2017, 13:23

Das heißt für mich eigentlich, dass mein Ergebnis nicht signifikant ist

Ja.
und ich meine Hypothese verwerfen muss, nicht wahr?

Nein. Nur dass Du die Nullhypothese ("In der Grundgesamtheit beträgt die Korrelation exakt r=0,000...") nicht verwerfen kannst.
Ist es mir mit einer so kleinen Stichprobe überhaupt erlaubt diesen Test durchzuführen?

Angesichts der extrem kleinen Stichprobe (= geringe statistische power) war es von vornherein extrem unwahrscheinlich, dass genug empirische Evidenz gegen die Nullhypothese zusammenkommen kann. Es kann sich bei dem Ergebnis durchaus um einen Fehler 2. Art handeln (fälschliche Beibehaltung von H0), aber man weiß es nicht mit Bestimmtheit. Nebenbei nimmt man bei kleinen Stichproben vielleicht besser den Spearman. Rangkorrelationskoeffizienten rho. Am Ergebns würde das wohl aber hier nichts ändern.
Und am aller wichtigsten: Regression kann ich vergessen, wenn schon die Korrelation nicht signifikant ist, oder?

Bei einer einfachen linearen Regression und einer Pearson-Korrelation kommt exakt dasselbe heraus, insofern ist die Frage ohnedies müßig.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Beitragvon Katastrophet » So 24. Dez 2017, 17:36

Hallo! Danke für die schnellen, aufschlußreichen Antworten.
Ich habe nun auch die Rangkorrelation nach Spearman durchgeführt und auf dem Niveau 0,05 tatsächlich eine zweiseitig signifikante Korrelation erhalten.
In welchem Verhätnis stehen Rangkorrelation nach Spearman und die Korrelation nach Pearson? Was bedeutet das für meine Hypothese?

EDIT: Gut, das heißt vermutlich, das wahrscheinlich kein linearer Zusammenhang vorliegt? Kann und sollte ich auf andere Zusammenhänge prüfen?
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Re: Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Beitragvon bele » So 24. Dez 2017, 23:48

Katastrophet hat geschrieben:EDIT: Gut, das heißt vermutlich, das wahrscheinlich kein linearer Zusammenhang vorliegt?


Nein, das heißt es nicht! Das heißt nur, dass sechs Wertepaare nicht sehr viel sind, wenn man damit irgendwas beweisen will. Sonst nix!

LG,
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Re: Korrelation nicht signifikant, Regression unnötig?

Beitragvon strukturmarionette » Di 26. Dez 2017, 13:44

Hi,

Ich habe nun auch die Rangkorrelation nach Spearman durchgeführt und auf dem Niveau 0,05 tatsächlich eine zweiseitig signifikante Korrelation erhalten.
Was bedeutet das für meine Hypothese?

- Das bedeutet für die H1, dass diese statistisch schon bei sehr keinem Stichprobenumfang bestätigt werden kann.
(wobei wichtige Angaben zu den Vars und um was es bei Dir geht, nicht mitgeteilt werden)

Gruß
S.
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