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Grundlagen zum Testen von Zusammenhangshypothesen

  •  IMPP-Relevanz
  • Lesezeit: 12 min
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Steckbrief

Korrelationsanalysen untersuchen den Zusammenhang von quantitativ-stetigen Merkmalen oder mindestens ordinalskalierten Merkmalen.

Die Regressionsanalyse untersucht die Abhängigkeit eines quantitativen Merkmals von weiteren Merkmalen bzw. Einflussgrößen: Wie stark und in welcher Form wird die abhängige Variable von Änderungen der unabhängigen Variable beeinflusst (univariate Regression)? Üben mehrere unabhängige Variablen einen Einfluss aus, spricht man von multivariater oder multipler Regression. Ein linearer Zusammenhang lässt sich z.B. mit Hilfe einer Regressionsgeraden darstellen, die die mittleren quadrierten Abstände zu den einzelnen Messwerten minimiert (Methode der „kleinsten Quadrate“).

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    Korrelationsanalysen

    Die Analyse des Zusammenhangs von quantitativ-stetigen Merkmalen erfolgt i.d.R. über den Korrelationskoeffizienten. Werden zu dem linearen Korrelationskoeffizienten (Pearson-Korrelation) p-Werte angegeben, so gelten diese für den Test der Nullhypothese (kein Zusammenhang und Korrelationskoeffizient 0) jedoch nur für normalverteilte Merkmale. Auch allgemeinere Hypothesen über den Wert des linearen Korrelationskoeffizienten können unter Normalverteilungsannahme getestet werden.

    Allgemein kann für mindestens ordinalskalierte Merkmale der Rang-Korrelationskoeffizient (Spearman-Korrelation) verwendet werden. Typischerweise werden auch wieder p-Werte für einen Test der Nullhypothese, dass kein Zusammenhang vorliegt und der Korrelationskoeffizient 0 ist, angegeben.

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      zuletzt bearbeitet: 11.08.2023
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