Aufgaben - Korrelationsanalyse

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

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

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

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

3 3. Welche Aussagen zur Interpretation von Korrelationskoeffizienten treffen zu?

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

4 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 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 ).
	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) ).

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

	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.
	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.

6 Was versteht man unter partieller Korrelationsanalyse?

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

7 Welches Prinzip liegt der partiellen Korrelation zugrunde?

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

8 Worin unterscheidet sich die semipartielle von der partiellen Korrelation?

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

9 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 gleich bleiben, weil die Drittvariable wider Erwarten keinen Einfluss hatte.
	Der Zusammenhang kann sich nur noch im signifikanten Bereich bewegen.

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

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