Zusammenfassung
Mit zweidimensionalen Häufigkeiten (siehe Abschnitt 3.7) können Sie Aussagen über Merkmalsträger, die durch jeweils zwei Merkmalsausprägungen \( {x_i} \) und \( {y_i} \) gekennzeichnet sind, gewinnen. In diesem Kapitel lernen Sie Zusammenhangsmaße – Kennzahlen, die den Zusammenhang zwischen den Merkmalen \( {X} \) und \( {Y} \) quantitativ beschreiben – kennen. Den Zusammenhang zwischen metrischen Merkmalen kann man mit der Kovarianz, der Korrelation Pearsons \( r \) und dem Bestimmtheitsmaß \(r^2\) beschreiben. Ein Zusammenhangsmaß, das auch für nominalskalierte Merkmale geeignet ist, ist z.B. der Phi-Koeffizient \(\phi\). Es gibt eine große Anzahl von Zusammenhangsmaßen für verschiedenste Anforderungen (Kendalls т etc.), die in diesem Buch lediglich erwähnt werden.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
Copyright information
© 2014 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this chapter
Cite this chapter
Brell, C., Brell, J., Kirsch, S. (2014). Statistik in zwei Dimensionen. In: Statistik von Null auf Hundert. Springer-Lehrbuch. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-41977-5_7
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-41977-5_7
Published:
Publisher Name: Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-642-41976-8
Online ISBN: 978-3-642-41977-5
eBook Packages: Life Science and Basic Disciplines (German Language)