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Deskriptive Statistik - Korrelationskoeffizient von Fechner

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Deskriptive Statistik

Korrelationskoeffizient von Fechner

Der Korrelationskoeffizient nach Fechner kann nur bei kardinalen Skalenniveaus beider Merkmale angewendet werden. Zu seiner Berechnung wird folgendermaßen vorgegangen:

Berechnung Korrelationskoeffizient von Fechner

Methode

Schema zur Bestimmung des Korrelationskoeffizient von Fechner:

  1. Punktwolke $\ (x_i,y_i) $ in ein Koordinatensystem eintragen.

  2. Bestimme das arithmetische Mittel $(\overline x, \overline y)$

  3. Bestimme das Vorzeichen der Abweichungen $\ x_i- \overline x $ und $\ y_i- \overline y $ .

  4. In zwei der vier Quadranten sind die Vorzeichen die gleichen ((+;+) und (-;-)). Die Anzahl der Punkte, die innerhalb dieser Felder liegen werden als ü gezählt. Ist einer der Werte $\ x_i- \overline x $ oder $\ y_i- \overline y$ gleich Null wird dieser einfach als ü gezählt.

  5. Berechne den Korrelationskoeffizienten nach Fechner als
    $$\ r_F = {ü-(n-ü) \over ü+(n-ü)}= {2ü-n \over n} $$

Das beschriebene Schema wollen wir auf das Beispiel 58 anwenden:

Beispiel

Beispiel 58:

Die Punkte seien:

i xi
yi
127
252
361
483
596
695

Aus der Tabelle ergibt sich folgendes Diagramm:

Einteilung für Korrelationskoeffizienten nach Fechner

Die arithmetischen Mittel sind $\ \overline x= 6,5 $ und $\ \overline y = 4 $, die Tabelle kann erweitert werden zu:

i $x_i $ $y_i $$X_i - \overline x $ Vorzeichen$Y_i - \overline y $ Vorzeichen Übereinstimmung
127- 4,5-3+nein
252- 1,5-- 2-ja
361- 0,5-- 3-ja
4831,5+- 1-nein
5962,5+2+ja
6952,5+1+ja

Die Anzahl an Übereinstimmungen der Abweichungen, ist ü = 4. Somit ergibt sich ein Korrelationskoeffizient von:

$\ r_F = {ü-(n-ü) \over ü+(n-ü)} = {4-(6-4) \over 4+(6-4)} = {4-2 \over 4+2} ={2 \over 6} = 0,33 $

Der Korrelationskoeffizient von Fechner ist nicht sehr bedeutungsvoll, da die Vorzeichen der Abweichungen in der Formel berücksichtigt werden, allerdings nicht die Abweichungen selbst.

Hinweis

Für die Wahl des richtigen Korrelationskoeffizienten ist die Skalierung maßgeblich.

Skalenniveau und Korrelationskoeffizient

Zusammenfassend zu dem Kapitel Zusammenhangsmaße wollen wir nochmal einen kurzen Überblick darüber geben, ab welcher Skala welcher Korrelationskoeffizient anwendbar ist:

Skala Korrelationskoeffizient
Nominalskala(korrigierter) Kontingenzkoeffizient nach Pearson $\ C_P, C_{korr} $
Kontingenzkoeffizient nach Cramér $\ C_C $
OrdinalskalaSpearmanscher Rangkorrelationskoeffizient $\ r_S $
metrische SkalenBravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient $\ r_{BP} $, Korrelationskoeffizient nach Fechner $\ r_F $

Haben zwei Merkmale unterschiedliche Skalenniveaus, wird immer der, der niedrigeren Skalierung verwendet. Sollen bspw. die Nationalität (nominalskaliert) und das Alter (ordinalskaliert) gemessen werden, verwendet man einen entsprechenden Koeffizienten für Nominalskalen.