Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Beitragvon zNo0pY » Do 30. Sep 2021, 20:35

Moin moin,

Lam mein Name. Ich hätte eine kurze Frage zur meiner Forschungsarbeit. Ich habe eine Korrelationsmatrix mit drei Variablen um meine Hypothesen zu prüfen. Im Studium habe ich gelernt, dass jede Variable als unabhängig oder abhängig zu definieren ist. Habe aber auch gefunden, dass wenn man eine Korrelation nach Pearson rechnet eine abhängige oder unabhängige nicht definierbar sei. (Quelle: https://www.methodenberatung.uzh.ch/de/ ... aenge.html)
Bin mir dementsprechend unsicher was zu tun ist.
Würde mich freuen, wenn da jemand einen Rat hat.

Mit freundlichen Grüßen

Lam
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Re: Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Do 30. Sep 2021, 22:01

Was meinst Du mit "was zu tun ist"? Zu tun in welcher Hinsicht? Mit welcher Fragestellung?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Beitragvon zNo0pY » Do 30. Sep 2021, 22:26

Tschuldige, versuche es im folgendem genauer zu erklären

Laut genannter Quelle wird gesagt, dass keine unabhängigen und abhängigen Variablen definiert werden können bei der Pearson korrelation. Im Unterricht wurde mir dennoch beigebracht, dass jede Variable als unabhängig oder abhängig zu definieren ist. Sollte ich auf der Quelle vertrauen oder sollte ich für jede Hypothese die Variablen jeweils einzeln definieren?

Als Orientierung meine Hypothesen:
H0(1): Eine höhere externale Kontrollüberzeugung korreliert nicht oder negativ mit einer höheren Verschwörungsmentalität.
H1(1): Eine höhere externale Kontrollüberzeugung korreliert positiv mit einer höheren Verschwörungsmentalität

H0(2): Die Verschwörungsmentalität korreliert nicht oder positiv mit der Einhaltung der aufgrund von COVID-10 geltenden Gesundheitsrichtlinien.
H1(2): Die Verschwörungsmentalität korreliert negativ mit der Einhaltung der aufgrund von COVID-19 geltenden Gesundheitsrichtlinien.

H0(3): Eine höhere externalen Kontrollüberzeugung korreliert nicht oder positiv mit der Einhaltung der COVID-19 geltenden Gesundheitsrichtlinien
H1(3): Eine höhere externale Kontrollüberzeugung korreliert negativ mit der Einhaltung der COVID-19 geltenden Gesundheitsrichtlinien

und meine Korrelationsmatrix

https://ibb.co/4ZTMC4R

Vielen Dank im Voraus!

Mit freundlichen Grüßen

Lam
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Re: Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Fr 1. Okt 2021, 09:40

Im Unterricht wurde mir dennoch beigebracht, dass jede Variable als unabhängig oder abhängig zu definieren ist.
Zweifellos falsch. Vielleicht ein Missverständnis.

H0(1): Eine höhere externale Kontrollüberzeugung korreliert nicht oder negativ mit einer höheren Verschwörungsmentalität.

Das kannst Du natürlich auch in Form von "führt zu" formulieren, aber da Du vermutlich
nur korrelative Beobachtungsdaten hast und keine experimentellen, werden Ursache-
Wirkungs-Beziehungen nicht nachzuweisen sein, lediglich etwaige Assoziationen.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Korrelationsmatrix: unabhängige, abhängige Variablen

Beitragvon bele » Fr 1. Okt 2021, 15:36

Hallo Lam,

zNo0pY hat geschrieben:Laut genannter Quelle wird gesagt, dass keine unabhängigen und abhängigen Variablen definiert werden können bei der Pearson korrelation.


Das scheint mir ein sprachliches Missverständnis zu sein. Sagen wir so: Das Rechenverfahren hinter der Pearsonkorrelation ist völlig symmetrisch und es spielt dafür keine Rolle, ob eines der beiden erhobenen vom anderen abhängig ist oder anders herum oder ob beides nicht direkt voneinander abhängig ist. .

Im Unterricht wurde mir dennoch beigebracht, dass jede Variable als unabhängig oder abhängig zu definieren ist.


Das ist als Satz in der deutschen Sprache uneindeutig. Kann heißen: Die variablen sind definierbar, kann aber auch heißen, es ist erforderlich etwas zu definieren. Dem Rechenverfahren ist es, wie geschrieben, völlig wurscht, ob Du eine der Variablen als die Ursache und die andere als Folge ansiehst oder anders herum oder gar nicht. Du darfst die Pearsonkorrelation nutzen wenn Du eine feste Vorstellung davon hast, wie die Kausalität aussieht, Du darfst sie aber auch ohne so eine Vorstellung nutzen. Völlig frei.

HTH,
Bernhard
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