Aufgaben - Korrelationsanalyse

Aus eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden
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Der folgenden Bereich enthält Fragen zur einfachen linearen Korrelation und der Partialkorrelation. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

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Welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um den Produkt-Moment-Korrelationskoeffizienten nach Pearson zuverlässig berechnen zu können?

Intervallskalierung der beiden Variablen
Normalverteilung der beiden Variablen
Linearität des Zusammenhangs
Signifikanz des Zusammenhangs

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Welchen Wertebereich haben die Korrelationskoeffizienten nach Pearson, Spearman und Kendall?

-∞ bis +∞
-1 bis +1
0 bis 1
Das ist abhängig vom Wertebereich der untersuchten Variablen.

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3. Welche Aussagen zur Interpretation von Korrelationskoeffizienten treffen zu?

Bei einem negativen Vorzeichen des Korrelationskoeffizienten gehen höhere Werte einer Variablen mit niedrigeren Werten der anderen Variablen einher.
Korrelationen spiegeln Ursache-Wirkungs-Beziehungen wider.
Je größer der Korrelationskoeffizient ist, desto stärker ist die Steigung einer Regressionsgerade, die man durch die Punktewolke legen könnte.
Wenn Pearsons Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient zweier Variablen den Wert 0 aufweist, gibt es keinen Zusammenhang der untersuchten Variablen.

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4. Über welche mathematischen Eigenschaften verfügt der Korrelationskoeffizient?

Der Betrag des Korrelationskoeffizienten ist invariant gegenüber linearen Transformationen (cor(X, Y) = cor(n + m*X, Y) ).
Die Korrelation einer Variablen X mit einer Variablen Y ist gleich der Korrelation der Variablen Y mit der Variablen X (cor(X, Y) = cor(Y, X) ).
Die Kovarianz ist das Quadrat des Korrelationskoeffizienten (cov(X, Y) = cor(X, Y)^2 ).
Die Korrelation einer Variablen mit sich selbst ist 0 (cor(X, X) = 0 ).

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5. Welche Aussagen gelten für die Rangkorrelation nach Spearman und Kendall?

Im Gegensatz zur Korrelation nach Pearson wird nicht die Linearität, sondern die Monotonie eines Zusammenhangs gemessen.
Die Korrelation wird nicht zwischen den Datenpunkten selbst, sondern zwischen ihren Rängen berechnet.
Der Rangkorrelationskoeffizient ist in gleichem Maße anfällig für Ausreißer wie der Produkt-Moment-Korrelationskoeffizient.
Voraussetzung für die Berechnung der Rangkorrelation ist die Linearität des Zusammenhangs.

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Was versteht man unter partieller Korrelationsanalyse?

die Berechnung einer Korrelation, die zum größten Teil auf den Einfluss einer Drittvariablen zurückgeht
die Berechnung des Zusammenhangs einer Untermenge der Daten
die Berechnung des Zusammenhangs zweier Variablen unter Ausschluss von Ausreißern
die Berechnung des Zusammenhangs zweier Variablen unter Ausschaltung des Einflusses einer Drittvariablen

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Welches Prinzip liegt der partiellen Korrelation zugrunde?

Rangkorrelationen
Korrelation von Regressionsresiduen
Korrelation von Beta-Koeffizienten
Exponentielle Verminderung von Korrelationskoeffizienten

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Worin unterscheidet sich die semipartielle von der partiellen Korrelation?

Die beiden Begriffe werden synonym verwendet.
Der Koeffizient der partiellen Korrelation wird halbiert.
Der Einfluss der Drittvariablen wird nur aus einer statt aus beiden Variablen herausgerechnet.
Der Einfluss der Drittvariablen wird nur zu einem bestimmten Teil aus den beiden Variablen herausgerechnet.

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Wie kann sich der Wert des Korrelationskoeffizienten durch das Kontrollieren für eine Störvariable verändern?

Der Zusammenhang kann stärker werden, weil die Drittvariable ihn unterdrückt hat.
Der Zusammenhang kann schwächer werden, weil er größtenteils durch die Drittvariable verursacht wurde.
Der Zusammenhang kann sich nur noch im signifikanten Bereich bewegen.
Der Zusammenhang kann gleich bleiben, weil die Drittvariable wider Erwarten keinen Einfluss hatte.

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In welchem Fall sind der partielle und der bivariate Korrelationskoeffizient gleich?

Die beiden Koeffizienten sind nie gleich.
Wenn die Mittelwerte aller drei Variablen gleich sind.
Wenn die Drittvariable nicht mit den beiden anderen Variablen korreliert.
Wenn die Drittvariable statistisch kontrolliert wird.