Re(3): Korrelation vs Kausalität
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Re(3): Korrelation vs Kausalität
03.02.2013, 12:02:06
Da ich nicht weiss wie ich hier zitiere die antworten in der Reihenfolge wie bei dir:

Weil der Korrelationskoeffizient zwischen -1 bis 1 definiert ist und du somit "standardisierst".

Regression ist das statistische/mathematische Verfahren um Korrelation festzustellen. Korrelation ist ein Zusammenhang zwischen einer ab- und einer unabhängigen Variable (d.h. das "Ergebnis" der Regression)

R² beschreibt wie viel % (definiert zwischen 0-1) einer Korrelation/Änderung der abhängigen Variable y durch die gewählte(n) unabhängige(n) Variable(n) x (z, etc.) erklärt werden können. Ein R² von 0,8 bedeutet, e.g. dass 80% der Umsatzsteigerung eines Geschäfts (y) auf die Vergrösserung der Ladenfläche (x) zurückzuführen ist.
Man könnte nun sagen, dass hier sozusagen Kausalität erklärt wird; dies stimmt aber nur bedingt! e.g. ein Sample mit Daten von Schuhgrösse und Gehalt wird ein R² von (schätze ich mal) 0,95 haben, die Schuhgrösse ist aber nicht ursächlich dafür, dass man mehr verdient!
Der Sinn von Varianzanalysen/Anova, etc. ist letztlich Kausalität zu erklären. Dies findet mittels Hypothesen statt die durch Samples getestet werden; aber die Richtigkeit einer Hypothese heisst nicht unbedingt das Kausalität vorhanden ist, da es noch weitere Drittfaktoren oder auch umgekehrte Kausalität geben kann. D.h. die statische Korrelation muss selbst theoretisch erklärt werden.


Pfadkoeffizienten sind die Standardisierung davon. Da ich diese in der Praxis kaum benötige, habe ich mal wiki zitiert: The standardization involves multiplying the ordinary regression coefficient by the standard deviations of the corresponding explanatory variable: these can then be compared to assess the relative effects of the variables within the fitted regression model.
Evtl. hilft dir auch das weiter: http://de.wikipedia.org/wiki/Pfadanalyse




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