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AWWA - 9. Vorlesung - 3. Sem 2013 - PHSZ

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Melanie Huber
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Melanie Huber
Diese Karteikarten behandeln das Thema Korrelation und Zusammenhänge zwischen Variablen auf universitärem Niveau. Sie decken die Berechnung und Interpretation von Korrelationskoeffizienten, die Analyse von Streudiagrammen, sowie die Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität ab. Die Karteikarten sind besonders nützlich für Studierende der Pädagogik, die lernen möchten, wie man Zusammenhänge zwischen verschiedenen Variablen wie Fahrtweg und Fahrtzeit oder Lernzeit und Prüfungsleistung untersucht und interpretiert.
Flashcards
31
Students
4
Language
German
Level
University
Created / Updated
11.11.2013 / 28.08.2014
  • 1  / 31

Flashcards

Bestehen  Zusammenhänge zwischen Variablen?

  • Zzsammenhang zw. Geschlecht + Teilzeitstudium?
  • Zsh zw. Geschlecht + Studienalter?
  • Zsh zw. Stud.alter + Interesse
  • Zsh zw. Interesse + Lernzeit
  • Zsh zw. Lernzeit + Bestehen?

Auf Skalenniveaus der verschiednene Varablen achten

Unterschiedliche Korrelationsmasse

Korrelation =

Nachweisbarer (berechenbarer) Zusammenhang

Korrelationsberechnung nach Skalenniveau

 

Zwei Variablen werden  speziell miteinander verglichen.

Zusammenhänge bei nominalskalierten Daten

Zusammenhänge zwischen

  • Geschlecht +Prüfungsbestehen
  • Herkunftskanton und vollzeit-/Teilzeitstudium?

Zusammenhänge von dichotomen Variablen

  • stehen in den vier Kombinationsfeldern etwa gleich grosse Zahlen?
  • Gibt es ein Schwergewicht auf einer Diagonalen?

Formel der Phi-Korrellanz

Muss noch eingefügt werden

Zusammenhänge von dichotomen Variablen (PHI)

  • Produkt der diagonalen Werte bilden nund voneinander subtrahieren
  • Durch das Wurzel des Produktes der Randsummen tielen

Direkter Zusammenhang

  • Alle Ausprägungen auf der Diagonalen = grösster Zsh (Phi =1)
  • Phi-Werte können von +1 bis -1 annehmen ( gleiche Randsum.)
  • + und - spielen keine grosse Rolle, da Tabellenrichtung beliebig ist (Phi = -1)

Kein Zusammenhang

  • Kein Zsh: alle Felder sind etwa gleich verteilt (Phi = .07)
  • kein Zsh: Schwergewichte liegen nicht auf der Diagonale (Phi = 0)

Zsh bei intervallskalierten Daten

Zusammenhang zwischen

  • Grösse + Gewicht
  • Fahrtweg + Fahrtzeit
  • Lernzeit + Prüfungsleistung

Zsh zw. intervallskalierten Variablen

  • Regressionsrechnung
  • Korrelationsrechnung

Zsh zw. intervallskalierten Variablen

Regressionsrechnung

  • Welche math. Funktion beschreibt Zsh?
  • Wie stark ist Zsh?
  • Kennzahlen b + c (Lineare Regressionsgleichung y=bx+c)
  • Zsh zw. mehreren Variablen?

Zsh zw. intervallskalierten Variablen

Korrelationsrechnung

  • Zsh zw. zwei intervallskalierten Variablen?
  • Wie eng/klar ist Zsh?
  • Kennzahlen zwischen -1 und +1

Regression: Berechnung der Funktion einer optimalen Linie

Um wieviel mehr steigt im Schnitt Variable x, wenn sich y um einen Punkt erhöht?

Korrelation

Wie eng streuen Punkte u m die Regressionslinie?

`Streudiagramm, wenn keine Korrelation vorliegt

Alle Punkte sind im ganzen Koordinatensystem willkürlich verstreut.

Streudiagramm, wenn eine grosse Korrelation vorliegt

Punkte liegen eng beieinander (einer Linie entlang) im Koordinatensystem.

Berechnung Korrelationskoeffizienten r

  1. Kovarianz = Summe des Produktes der Differenzen vom Mittelwert / Anzahl Fälle
  2. r = Kovarianz geteilt durch Produkt der beiden Standardabweichungen

Formel muss noch nachgetragen werden.

einfache Formel zur Korrelationoskoeffizenten

Formel muss noch nachgetragen werden.

  • r= Summe des Produktes der Z-Standardisierten WErte / Anzahl der Fälle
  • Formel entsteht durch einfache Umformung aus der allg. Korrelationsformel.

Interpretation von Korrelationskoeffizienten

-1

Linearer negativer Zsh zw. Var. A + B

je mehr A desto weniger B bzw. je weniger A desto mehr B

Interpretation von Korrelationskoeffizienten

-.5

grosser negativer Zsh zw. Var A und B

Je mehr A desto tendenziell weniger B

Interpretation von Korrelationskoeffizienten

0

kein Zsh zw. Var A und B

Interpretation von Korrelationskoeffizienten

+.5

grosser positiver Zsh zw. Var A und B

je mehr A desto tendenziell mehr B

Interpretation von Korrelationskoeffizienten

+1

Linear positvier Zsh zw. Var A und B

je mehr desto mehr

Interpretation der Grösse von Korrealationskoeffizienten

  • +/- 0 bis 0.2 Kein Zsh
  • +/-.3 bis .4 Moderater Zsh
  • +/-.5 bis .9 Grosser/sehr grosser Zsh
  • +/- 1 Linearer Zsh

Scheinkorrelation

Je grösser die Klasse desto besser die individuelle lernunterstützung

Korrelation mit Drittvariable (Kontroll-/Störvariable)?

  • Je grösser die Klasse desto erfahrener die LP
  • Je erfahrener die LP desto besser Lernunterstützung

Korrelation mit Einbezug einer Kontrollvariable

Je grösser die Klasse desto erfahrener die zugeteilte LP desto besser individuelle Lernunterstützung

Korrelation = nicht Kausalität

  • Korrelationen = nur Aussagen über Zsh
  • Korrelationen = keine Aussagen über Kausalitäten
  • Kausalitäten können nur theoretisch angenommen werden

Schwierig entscheidbar ist

  • je häufiger Konsum  von Gewalt, dest höher die Aggressivität?
  • Je höher die Aggressivität desto häufiger Konsum von Gewalt?

Klar entscheidbar ist

  • je länger Fahrtzeit desto weiter Fahrtweg?
  • Je weiter Fahrtweg desto länger Fahrtzeit?

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