Anwendung Korrelation möglich?

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PixelT » Mo 20. Jun 2022, 10:28

Hallo allerseits!

Entschuldigt wenn die Frage blöd ist. Ich weiß wie man eine Korrelationsmatrix in R erstellt, das ist kein Problem, die Frage ist nur ob und wenn ja wie ich das für meinen Datensatz machen kann.
Kurze Erklärung: meine Daten werten gefundene Fehler aus also ist ein Eintrag zum Beispiel:

id=0; Fehler= A; bildgroesse=groß; position= außen; farbe= schwarzweiß; gefunden=ja

Die Antwortmöglichkeiten sind binär also groß(1)/klein(0), außen(0)/innen(1), bunt(1)/schwarzweiß(0) und gefunden ja(1)/nein(0).


Nun wollte ich schauen ob die einzelnen Variablen einen Einfluss aufeinander haben, und wollte dazu eben eine Korrelationsmatrix erstellen.
Mein Problem ist aber, kann man das überhaupt machen? weil man braucht jedes Mal eigentlich die Variable gefunden/nicht gefunden.

Mein R Code sieht so aus:
subset1 <- subset(Datensatz1, select= c(size, position, color, found))
korr1 <- cor(subset1)
korr1


Ich denke aber das dies nicht richtig ist. Ich weiß gar nicht wie ich das ausdrücken soll, aber ich denke das gefunden muss irgendwie als fixer Faktor genommen werden und dann schaut man sich an ob size, position und color sich gegenseitig beeinflussen.
Ich wäre sehr dankbar, wenn jemand mein Gedankenchaos sortieren könnte und mir helfen könnte.
Entschuldigt, mein Statistikwissen ist gering und ich konnte im Internet bisher kein vergleichbares Beispiel finden.

Liebe Grüße,
Conny
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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 20. Jun 2022, 12:20

Möchtest Du wissen, wie gut die drei Merkmale gemeinsam das Ergebnis (die abhängige Variable) "gefunden/nicht gefunden" vorhersagen?

Wie groß ist denn die Stichprobe und wie hoch darin der Anteil gefundener bzw. nicht gefundener Fehler?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PixelT » Mo 20. Jun 2022, 12:29

PonderStibbons hat geschrieben:Möchtest Du wissen, wie gut die drei Merkmale gemeinsam das Ergebnis (die abhängige Variable) "gefunden/nicht gefunden" vorhersagen?

Wie groß ist denn die Stichprobe und wie hoch darin der Anteil gefundener bzw. nicht gefundener Fehler?

Mit freundlichen Grüßen

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Hallo, Dankeschön für deine Antwort!
Ich möchte eigentlich wissen ob die einzelnen Merkmale sich gegenseitig beeinflussen.
Ich habe mit Chi Quadrat Tests und mit binär logistischen Regression berechnet welche der Merkmale einen Einfluss haben auf das Finden des Fehlers,
Da kommt mir raus, dass die Position (innen/außen) nicht signifikant ist, während die anderen Merkmale signifikant sind.
Es kommt raus: wenn der graph groß ist, ist es eher wahrscheinlich den Fehler nicht zu finden
wenn der graph schwarz/weiß ist, dann ist es eher wahrscheinlich den Fehler zu finden
ich habe eigentlich auch das Merkmal whitespace= ob es viel whitespace gibt =1 oder nicht=0
da kommt raus wenn es whitespace gibt, dann ist es eher wahrscheinlich den Fehler zu finden

Nun möchte ich aber wissen ob sich die Merkmale gegenseitig beeinflussen, weil ich mir denke ein Fehler hat eben mehrere Eigenschaften und vielleicht beeinflussen sich die Merkmale gegenseitig. Ich hoffe das ist halbwegs verständlich erklärt...
Liebe Grüße,
Conny
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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 20. Jun 2022, 12:54

Nun möchte ich aber wissen ob sich die Merkmale gegenseitig beeinflussen, weil ich mir denke ein Fehler hat eben mehrere Eigenschaften und vielleicht beeinflussen sich die Merkmale gegenseitig. Ich hoffe das ist halbwegs verständlich erklärt...

Wenn sich die Merkmale bei der Vorhersage gegenseitig beeinflussen, dann könnten damit Wechselwirkungen gemeint sein.
Das hieße dann so etwas wie: der Effekt von "whitespace" wird nochmal größer, wenn gleichzeitig das Bild bunt ist.

Wie groß ist die Stichprobe und wie groß der Anteil Bilder mit Fehler?
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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PixelT » Mo 20. Jun 2022, 13:05

PonderStibbons hat geschrieben:
Nun möchte ich aber wissen ob sich die Merkmale gegenseitig beeinflussen, weil ich mir denke ein Fehler hat eben mehrere Eigenschaften und vielleicht beeinflussen sich die Merkmale gegenseitig. Ich hoffe das ist halbwegs verständlich erklärt...

Wenn sich die Merkmale bei der Vorhersage gegenseitig beeinflussen, dann könnten damit Wechselwirkungen gemeint sein.
Das hieße dann so etwas wie: der Effekt von "whitespace" wird nochmal größer, wenn gleichzeitig das Bild bunt ist.

Wie groß ist die Stichprobe und wie groß der Anteil Bilder mit Fehler?


Ah ja das klingt gut, genau das würde ich gerne untersuchen.

Das sind meine Werte:
Es ist halt so dass ein Bild unterschiedlich viele Fehler hat, ich habe insgesamt 16 Bilder die zwischen 2 und 5 Fehlern haben, und hatte 41 Teilnehmer.
hier ist aber die Aufteilung auf die Merkmale.


Anzahl Fehler groß insg: 1148 gefunden: 671

Anzahl Fehler klein insg:1189 gefunden: 769

Anzahl Fehler innen insg: 1107 gefunden: 663

Anzahl Fehler außen insg: 1230 gefunden: 777

Anzahl Fehler Whitespace ja insg: 861 gefunden: 578

Anzahl Fehler Whitespace nein insg:1476 gefunden 862

Anzahl Fehler bunt insg: 1681 gefunden: 996

Anzahl Fehler schwarz/weiß insg: 656 gefunden: 444
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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 20. Jun 2022, 13:13

Ach so. Da war die Darstellung bisher missverständlich. Offen verstanden verstehe ich kaum mehr was.
Vielleicht schilderst Du erstmal die Versuchsanordnung umfassend und zusammenhängend, so dass man
es nachvollziehen kann.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Anwendung Korrelation möglich?

Beitragvon PixelT » Mi 29. Jun 2022, 11:08

PonderStibbons hat geschrieben:Ach so. Da war die Darstellung bisher missverständlich. Offen verstanden verstehe ich kaum mehr was.
Vielleicht schilderst Du erstmal die Versuchsanordnung umfassend und zusammenhängend, so dass man
es nachvollziehen kann.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons


Dankeschön, hat sich mittlerweile geklärt. An alle die etwas ähnliches untersuchen wollten: Ich habe in SPSS eine binäre logistische Regression durchgeführt, im Output erscheint dann unter anderem eine Korrelationsmatrix die eben die Korrelationen der einzelnen Faktoren (in meinem Fall: whitespace,farbe,größe,..) anzeigt. :)
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