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Ein linearer Korrelationskoeffizient ist ein Wert, der die Stärke der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen angibt; x und y. Zwei Variablen haben eine lineare Beziehung, wenn ihre Gleichung grafisch dargestellt werden kann, um eine Linie zu bilden.
Der Korrelationskoeffizient, ausgedrückt als r, kann die Stärke und Richtung der Beziehung zwischen x und y angeben. Der Wert von r kann von -1 bis +1 reichen. Das Vorzeichen des linearen Korrelationskoeffizienten gibt die Richtung der Beziehung zwischen den beiden Variablen an: Ein positiver Wert zeigt eine positive Beziehung an, während ein negativer Wert eine negative Beziehung anzeigt. Je näher der Wert von r bei -1 oder +1 liegt, desto stärker ist die Beziehung zwischen den beiden Variablen. Je näher der Wert von r an 0 liegt, desto schwächer ist die Beziehung zwischen den beiden Variablen. Ein Wert von 0 gibt an, dass zwischen den beiden Variablen keine Beziehung besteht.
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Obwohl es viele verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten gibt, ist der Korrelationskoeffizient nach Pearson der am weitesten verbreitete. Aus diesem Grund beziehen sich Leute, wenn sie sich auf Korrelationskoeffizienten beziehen, oft auf Pearsons Korrelationskoeffizienten oder Pearsons R.
Bevor wir uns mit der Korrelationskoeffizientenformel und ihrer Anwendung befassen können, müssen wir zunächst die unterschiedlichen Anforderungen an den Pearson-Korrelationskoeffizienten betrachten:
Wenn Ihre Daten die oben genannten Anforderungen erfüllen, können Sie die Korrelationskoeffizientenformel von Pearson verwenden, um Ihren Korrelationskoeffizienten (r) zu berechnen.
pxy = Cov ( x,y ) xy
Wo,
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Dies sind einige Stärken von Pearsons Methode zur Untersuchung der Korrelation:
Dies sind einige Schwächen von Pearsons Methode zur Untersuchung der Korrelation:
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A linear relationship, or linear association, describes the straight-line relationship between two variables. Any equation that forms a straight line when graphed depicts a linear relationship.
A linear correlation coefficient is a value that reflects the strength of the linear relationship between two variables, x and y.
The linear correlation coefficient between two variables can be calculated using Pearson’s correlation coefficient formula, which is;
pxy =Cov(x,y)xy
The value of the correlation coefficient, r, indicates the strength and direction of the relationship between x and y. A value above 0 indicates a positive relationship while a value below 0 indicates a negative relationship. The closer the value is to -1 or +1, the stronger the relationship between the variables. The closer the value is to 0, the weaker the relationship between the variables.
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