Bei diesem Dokument handelt es sich um eine Zusammenfassung zur Vorlesung "Inferenzstatistik".
Die Zusammenfassung ist prägnant, übersichtlich und optisch ansprechend. Sie wurde in Goodnotes verfasst und besteht aus meiner Handschrift. Ich selbst konnte durch Lernen mit der Zusammenfassung eine...
Partielle dhnuttipte Korrelation
PARTIALKORREL.AT/ON.--
Korrelation zweier Variablen nachdem Drittvariabkauspartialisiert wurde
↳
,
Eliminieren des Einflusses von z auf Korrelation zwischen xundy PYX ?
Partiaekorrelationimvenn -
Diagramm
→
neues Verhältnis :
räeäuereäeaöemnäenääuüärianzryx Kyrie
gemeinsame Varianz gemeinsame Varianz von yundx ,
von
yund , wenn < aus beiden Variablen
nerauspartialisiert wird
Auspartialisieren theoretisches Vorgehen Beispiel wie stark hängt Gewichtsverlust von Sport ab?
:
:
•
Regressionsanalyse Regressionsgleichung
: von
+ und yin Abhängigkeit von z
↳
Regressionsresiduen-xneuundyr.eu
rgyjniennqgaggrg.IM
Gewichtsverlust y
ÄÖ % -51
•
.g g?gkal o r i e nzuf u nr ) Par t i a ekor re l a t i o n
werden miteinander korreliert
:[
↳
1.0
↳
Anteil von X. der nicht durch 2
992%
vorhergesagt
yxnef9FEEtwirdwnabhcngigvonryx-43-rzyx-n.rs
µ .
>
qq.in ,
µ . >
=
= .gg →
↳ „
=
.
>,
Z
,SEMIPARTIALKORREL.AT#
Korrelation zweier Variablen nachdem Drittvariablenuraus einer der Variablen
PYCKZ )
• =
,
auspartialisiert wurde
↳ Berechnung wieviel Varianz vonydurcnx zusätzlich
, zuzaufgeklärt werden
kann
somipartialkorreeationimvenn Diagramm -
Beispiel :
wieviel Varianz des Gewichtsverlust erklärt
Training zusätzlich zu Kalorienzufuhr ?
ryx-fyz.kz
B " ?) =
ryu ? ) =
1- 112
=
.
70 → Ryu .si:49
Drosera
f) (X. 2)
Anteil der Varianz vony ,
denk zusätzlich ZUZ
erklärt
MULTIPLEKORRELATION.nu
Korrelation zwischen mehreren
Prädiktorvariabvne einem Kriterium
Zusammenfassender Drädiktorenin Linearkombination
• /?
↳
Ergebnis der Linearkombination korreliert optimal mit Kriterium
Multiple Korrelation im Venn -
Diagramm Beispiel :
wie stark hängt Gewichtsverlust von
Training
und Kalorienzufuhr gemeinsam ab ?
RZy.KZ
FÄLLIG.io:5895 rein ü= .
- Ruz :#
erklären =
.
86
riyxtryz Zrxz ryx ryz -
RZy.az Ry.xz-ifpiy.ve
-
-
-
= →
,INKREMENTELLEVALIDITAT.tn
Aufnahme einer Variable als Prädiktor erhöht Anteil aufgeklärter Varianz am Kriterium
↳
eigenständigen Varianz anteil des Kriteriums
klärt auf
↳
Verbesserung der Vorhersage eines Kriteriums
Beispiel :
Besitzt X. inkrementelle Validität ?
! 49¥39.tt?5run9duronxnvqi!!?%aaiimngvonxn&xa
¥:
i
¥! ¥; Riina > Nyu →
Xa besitzt inkrementelle Validität gegenüber y
SUPPRESSOREFFEKT.tn
Prädiktor korreliert nicht mit Kriterium trägt trotzdem zu Varianzaufklärung bei
,
↳ Variable besitzt inkrementelle Validität die nicht mit Kriterium korreliert
,
↳ Drädiktor korreliert stark mit anderen Prädatoren
Beispiele
Einäugigeänisänsenaürsnäeämaräänaöenertas
- ↳ Varianz trotz
höherer Anteil aufgeklärter Korrelation fehlender zwischen
Teil von x. der nicht
mit Z korreliert,
Anforderungsniveau und Studien erfolg
sagt
III!.EE?bEYn9dur
µ
Kriterium präziser voraus " "
¥ ¥; ! Einrennen .ae
Varianzaufklärung durch taz Validität
gegenüber y
RZy.XE.tn }
•-ä
↳
Ordinary least Square regression ! regression
"
ein -
-
minimal III. lyi -
bit -
_
minimal
Interpretation standardisierte Regression arameterlß )
Vorzeichen Richtung des
Zusammenhangs 2-
Standardisierung von Kriterium & Prädatoren
• : •
•
Betrag Gewichtung der Prädatoren
: ↳ Wertebereich E- tit ] → leichter zu interpretieren
•
9. Abhängig von anderen Prädatoren
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