The Ultimate Guide to Cluster Sampling
Get a step-by-step guide for choosing the correct representative sample for survey research.
SHARE THE ARTICLE ON
In der Statistik ist die Korrelation ein Maß, das aufzeigt, inwieweit zwei Variablen linear miteinander verbunden sind. Sie ist ein Instrument, das in der Forschung verwendet wird, um Beziehungen zwischen Variablen auszudrücken, ohne eine Aussage über Ursache und Wirkung zu treffen.
Die Kausalität hingegen ist ein statistisches Maß für die Beziehung zwischen zwei Variablen, bei der eine Variable durch die andere beeinflusst wird. Dies ist der Fall, wenn der Wert einer Variablen infolge einer Veränderung der anderen Variablen steigt oder sinkt.
Korrelation und Kausalität sind zwei unterschiedliche Konzepte, die gleichzeitig existieren können, wobei das eine nicht unbedingt das andere impliziert. Wie bereits erwähnt, liegt eine Kausalität vor, wenn eine Variable eine andere beeinflusst, während eine Korrelation lediglich eine Beziehung zwischen den beiden Variablen impliziert.
Obwohl die Kausalität auf eine Beziehung zwischen zwei Variablen hindeutet, können wir nicht immer von einer Kausalität ausgehen, da eine Assoziation aus einer Reihe unterschiedlicher Gründe stattfinden kann, z. B:
Bei der Untersuchung von zwei Variablen, A und B, können wir eine Korrelation zwischen den beiden feststellen. Dies ist jedoch nicht unbedingt ein kausaler Zusammenhang, da die Korrelation durch eine dritte Variable, die Variable C, verursacht werden kann.
Wenn eine Korrelation zwischen A und B festgestellt wird, ist es manchmal einfach anzunehmen, dass A B verursacht hat.
Neben A, B und sogar C können noch viele weitere Variablen in die Gleichung einfließen, auch wenn diese Variablen für Sie vielleicht nicht klar oder sichtbar sind. Dies ist der Fall, wenn A die Ursache für E ist, das wiederum die Ursache für B ist, was bedeutet, dass keine Kausalität angenommen werden kann.
Die Korrelationsforschung ist eine Art von Forschungsdesign, bei dem ein Forscher zwei Variablen misst, um die Beziehung zwischen den beiden zu verstehen und zu bewerten, wobei der Einfluss von Fremdvariablen ausgeschlossen wird. Ein besonderes Merkmal der Korrelationsforschung ist, dass der Forscher Daten über die Variablen sammelt, ohne sie zu manipulieren.
Es gibt drei Haupttypen von Korrelationen, und zwar:
Eine positive Korrelation zwischen zwei Variablen bedeutet, dass bei einem Anstieg des Wertes der einen Variablen auch der Wert der anderen Variablen zunimmt. Dies gilt auch umgekehrt: Wenn der Wert der einen Variablen sinkt, sinkt auch der Wert der anderen. Die beiden Variablen bewegen sich also in dieselbe Richtung.
Eine negative Korrelation zwischen zwei Variablen liegt vor, wenn sich die beiden Variablen in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Sie zeigt an, dass bei einem Anstieg der einen Variablen ein Rückgang der anderen zu verzeichnen ist, und umgekehrt.
Wenn keine Korrelation zwischen zwei Variablen besteht, kann es sein, dass bei einer Veränderung der einen Variable keine Veränderung bei der anderen zu beobachten ist.
Die Korrelationsforschung hat in der Regel eine hohe externe Validität, so dass die Ergebnisse der Studie auf reale Gegebenheiten verallgemeinert werden können. Sie hat jedoch auch eine geringe interne Validität, da es keine kontrollierte Umgebung gibt, was es mühsam macht, kausale Beziehungen zwischen den Variablen zu ermitteln.
Bei der Kausalforschung, auch Erklärungsforschung genannt, geht es um die Untersuchung der Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen zwei Variablen. Ein besonderes Merkmal der Kausalforschung ist, dass sie nur durch kontrollierte Experimente durchgeführt werden kann. Ohne ein kontrolliertes Experiment können kausale Beziehungen nicht wirklich ermittelt werden.
Im Gegensatz zur Korrelationsforschung hat die Kausalforschung eine hohe interne Validität, da die Variablen in einem kontrollierten Experiment beobachtet und manipuliert werden. Allerdings hat die Kausalforschung möglicherweise keine so hohe externe Validität wie die Korrelationsforschung, da in einem realen Umfeld viele zusätzliche Variablen im Spiel sind, die im Experiment möglicherweise nicht berücksichtigt werden.
Kausalforschung hat zwei Hauptziele:
Da es sich bei der Kausalforschung um ein experimentelles Verfahren handelt, müssen die Parameter und Ziele klar umrissen sein. Ohne einen Forschungsplan und klar definierte Ziele können die Ergebnisse Ihrer Studie unzuverlässig werden und möglicherweise eine große Voreingenommenheit des Forschers aufweisen.
Darüber hinaus ermöglichen kontrollierte Experimente die Ausschaltung des Einflusses von Drittvariablen durch den Einsatz von Kontrollgruppen oder die Zuweisung von Zufallsgruppen.
Bei der zufälligen Zuweisung werden die Studienteilnehmer nach dem Zufallsprinzip in verschiedene Gruppen eingeteilt, so dass jede Gruppe eine zufällige Anzahl von Teilnehmern hat. Auf diese Weise können die Teilnehmermerkmale über alle Bedingungen des Experiments hinweg ausgeglichen werden.
Eine Kontrollgruppe hingegen besteht aus Studienteilnehmern, die dieselben Merkmale aufweisen (ähnliche Behandlung oder keine Behandlung), so dass Sie die experimentelle Manipulation zwischen den Elementen vergleichen können.
Read more
T-Test bei einer Stichprobe SHARE THE ARTICLE ON Table of Contents Was ist ein T-Test? Ein t-Test ist ein inferentieller statistischer Test, der verwendet wird,
Wichtige Schritte für Ihre Digital Customer Experience-Strategie SHARE THE ARTICLE ON Table of Contents Entgegen dem weit verbreiteten Irrglauben, dass Kunden sich um digitale Angebote
Was sind Erklärungsvariablen und Antwort Variablen? Transformieren Sie Ihren Erkenntnisgewinnung Prozess Nutzen Sie unseren ausführlichen Leitfaden für Online-Umfragen, um einen praktikablen Prozess zur Erfassung von
Bei einer einfachen Zufallsstichprobe hat jeder in der Zielpopulation die gleiche und bekannte Wahrscheinlichkeit, als Befragter in die Stichprobengruppe aufgenommen zu werden.
Wie Apple mit Customer Experience zum wertvollsten Unternehmen der Welt wurde Lesen Sie Apples Geheimnis der Kundenzufriedenheit Holen Sie sich unseren ausführlichen Leitfaden, um zu
Einkommenserhebung Fragen SHARE THE ARTICLE ON Table of Contents Was ist eine Einkommenserhebung? Die Einkommenserhebung ist eine Art demografische Erhebung, die mit der Absicht durchgeführt
German