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A01.2 Korrelation


CC-BY-NC-SA 3.0

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zwischen – den Eltern – und den Kindern besteht – eine Korrelation – eine Beziehung eine Miteinanderbeziehung – Correlation – an – wenn die Eltern – der Durchmesser der Eltern Erbsen gleichermaßen – in den Durchmesser der Eltern Erbsen etwas größer ist als der Mittelwert überhaupt größer ist als der Mittelwert – dann ist auch der – Durchmesser der Kinderbsen – im Schnitt – etwas größer als der Mittelwert und so weiter das ist eine – positive Korrelation – Korrelationen untersucht man typischerweise – festzustellen – ob sich Sachen – gegenseitig beeinflussen – im Sinne von Ursache und Wirkung – das ist bisschen heikel – nennen – lassen ?? angucken also ich habe eine – Korrelation – X und Y sind – korreliert – in diesem Fall offensichtlich – Komma – korreliert – was heißt das für Ursache und Wirkung – dafür gibt's mehrere Möglichkeiten – die einfachste Möglichkeit ist – X beeinflusst Y – die Körpergröße – in diesem Fall der Durchmesser – der – Eltern – Erbsen beeinflusst den Durchmesser der Kinderbsen – nicht ganz unplausibel – aber genauso könnte sein – das X beeinflusst wird von – Y das Y die Ursache ist das kann ich leider ?? Daten nicht auseinanderhalten – ist mir ein bisschen – komisch in diesem Fall – waren denn die Größe – der Kinder die Größe der Eltern beeinflusst – aber das ist nicht immer so offensichtlich – dass – das ausgeschlossen ist das es in eine Richtung wird in diesem Fall wäre es müssen unsinnig in anderen Fällen sind nicht ganz so leicht von der Hand zu weisen Taste dass die Wirkung – genau andersrum passiert – das typische ist aber was drittes – nämlich – dass die beiden Größen die ich untersuche – einen gemeinsamen Faktor haben – das dann auch der – offizielle Begriff ein gemeinsamer Faktor – an – in diesem Fall die Gene – die anscheinend in der Elterngeneration – eine starke kausale Wirkung haben und in der – Kindgeneration – irgendwie die schwächere – kausale Wirkung haben soll sagte Gene der Eltern – dies sind die haben auf die Kindgeneration – keine so starke Wirkung – scheint irgendwie ausgewaschen zu werden – das ist das typische – das – Korrelation besteht weil es einen gemeinsamen Faktor gibt – zwischen den Beteiligten – der – Korrelationskoeffizienten – nächste Begriff der Korrelationskoeffizienten – sagt einem – wie stark diese Wirkung ist des einen auf das andere – das ist der sogenannte – ganz korrekt zu machen wie Essen – Korrelationskoeffizienten – wenn meine Datenwolke – also so aussieht – eine positive Korrelation – dann ist der – größer als – null – maximal – bestenfalls – habe ich das meine – Daten eine gerade bilden – dann ist er gleich eins – wird nie größer als eins das ist sozusagen der optimale Fall das lineare Modell passt perfekt – mit positiver Steigung dann ist der gleich eins – einer negativen Korrelation – mit seinen X fällt der X wächst Y fällt – sowas – einer negativen Korrelation – ist der Korrelationskoeffizienten – negativ – bestenfalls – in die Daten Wunder hübsch auf einer – geraden liegen – bestenfalls – wird er minus eins das ist die perfekte negative – Korrelation – wenn die Daten – gewürfelt sind stellen sich endlich Würfe vor – A – X ist ich werfe einen Würfel kriege was raus von eins bis sechs – Y ist ?? noch mal – was raus von eins bis sechs hundert mal die Daten Punkt – das wird ein – wunderschön gestreutes Feld werden – perfekte Folge – hier ist der Korrelationskoeffizienten – sinnvollerweise – null es besteht keine Korrelation dazwischen – überraschenderweise – und da muss man sich weiteren Gefühlen – erahnen – kann aber auch dieses passieren – die Daten – liegen perfekt auf einer Parabel – ist nicht ganz perfekt gemalte wissen was ich meine – äh die Daten den Defekt auf einer Parabel besagen – wenn ich X weiß – kann ich Y – exakt ausrechnen – dieses X – ganz exakt ausrechnen als ohne dass irgendwas an Zufall drin ist in der Situation absurderweise – ist auch die Korrelation – null – als ob ich gewürfelt hätte das nicht daran dass jedes lineare Modell versagt bei der Parabel – der Korrelationskoeffizienten – ist – wie gut das lineare Modell ist – lässt sich eine gerade finden – wie gut ist die Nehrung durch die gerade – und in diesem Fall – Pech gehabt obwohl die Daten – kein Zufall haben und ?? gegen die – Ursachen Wirkung – eindeutig zusammenhängen müssen – ist der Korrelationskoeffizienten – null – damit zusammen hängt die Frage – erahnen – wie sicher kann ich sein wenn aus meinem Experiment rauskommt – dass der Korrelationskoeffizienten – größer ist als Nummer kleiner ist als nur die groß Visier kann ich seines wirklich eine Korrelation – besteht – dies irgendwie – Ursache und Wirkung – ?? Eclipse und verknüpfen auf welche – Daten auch immer – eine der drei Arten – an – jeweils sagt mir denn jetzt der Korrelationsgruppe – sind wirklich dass – sowas passieren muss eine der drei Arten – das Essen Thema für sich das Bild zu mäßig gern ausgeblendet – an – deinem sondern um eine halbe Stunde zu erzählen – ?? wenn sie finden – zum Beispiel – dass die Datenwolke – sich ziemlich gut eine gerade an passt – ?? Version gerade ziemlich genau hinkommen und vielleicht – er gleich null Komma neun raus haben der Korrelationskoeffizienten – mit null Komma neun vielleicht – eine ziemlich gute Nehrung durch die Regressionsgerade – was heißt denn das eigentlich was heißt das für Ursache und Wirkung – an – habe ich nun wirklich was mit Ursache und Wirkung – nachgewiesen – damit – das bisschen heikel – an – was man denn eigentlich untersucht – ist wie groß die wahrscheinlicher dass das zufällig passiert – endlich vor sie haben nur – drei Messpunkte – dann könnte das – ziemlich leicht passieren dass die drei auf einer geraden liegen wenn sie für ihre fünf sechs sieben zwei der Messpunkte haben damit das schon viel schwieriger – das scheint also – insbesondere von der Zahl der Messpunkte abzuhängen – wie verlässlich dieses Resultat ist das deine Korrelation besteht – an – und guckt sich dann das nennt sich kannst du den Skitest – an – Punkt – es gibt dann Kriterien mit denen man tatsächlich sagen kann ob man sich drauf verlassen ?? – Student – zu – Kitest – an – das ist das typischerweise – typische was man sich anguckt noch eine weitere statistische Größe – mit dem anderen sagen kann – wie wahrscheinlich das den ist – das meine – werden zufällig – auf einer geraden liegen und wenn diese Wahrscheinlichkeit – zu großes wird man nicht sagen können dass sie korreliert sind