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Woher wissen Sie, ob ein Streudiagramm schwach oder stark ist?
Woher wissen Sie, ob ein Streudiagramm schwach oder stark ist?

Video: Woher wissen Sie, ob ein Streudiagramm schwach oder stark ist?

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Video: Zweidimensionale Datensätze, Streudiagramm, Korrelation | Statistik 2024, November
Anonim

Wir sagen das ein stark Zwischen den Variablen x und y besteht eine negative Assoziation. Folgendes berücksichtigen Streudiagramm : Wir beobachten das y nimmt mit zunehmendem x zu und die Punkte liegen nicht auf einer Geraden. Wir sagen das ein schwach Zwischen den Variablen x und y besteht eine positive Assoziation.

Was ist vor diesem Hintergrund eine schwache Korrelation in einem Streudiagramm?

EIN schwache Korrelation bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit eines Zusammenhangs mit der zweiten Variable geringer ist, wenn eine Variable zu- oder abnimmt. In einer Visualisierung mit a schwache Korrelation , der Winkel des geplottet Punktwolke ist flacher.

Was ist in ähnlicher Weise eine schwache positive Assoziation? EIN schwach positive Korrelation würde darauf hindeuten, dass zwar beide Variablen als Reaktion aufeinander steigen, die Beziehung ist nicht sehr stark. Ein starkes Negativ Korrelation , andererseits würde eine starke Verbindung zwischen den beiden Variablen anzeigen, aber die eine steigt, wenn die andere sinkt.

Wie bestimmen Sie davon, ob es eine Korrelation in einem Streudiagramm gibt?

Korrelation

  1. Positive Korrelation: Wenn eine Variable zunimmt, steigt auch die andere. Größe und Schuhgröße sind ein Beispiel; mit zunehmender Körpergröße steigt auch die Schuhgröße.
  2. Negative Korrelation: Wenn eine Variable zunimmt, nimmt die andere ab.
  3. Keine Korrelation: Es gibt keine offensichtliche Beziehung zwischen den Variablen.

Ist 0,4 eine starke Korrelation?

Für diese Art von Daten berücksichtigen wir im Allgemeinen Korrelationen Oben 0.4 relativ sein stark ; Korrelationen zwischen 0,2 und 0.4 sind moderat, und diejenigen unter 0,2 gelten als schwach. Wenn wir Dinge studieren, die leichter zählbar sind, erwarten wir mehr Korrelationen.

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