Wenn wir jedoch die Korrelation zwischen einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen<\/a> berechnen m\u00f6chten, k\u00f6nnen wir die sogenannte punktbiserielle Korrelation<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n Die punktbiserielle Korrelation wird zur Berechnung der Korrelation zwischen einer bin\u00e4ren kategorialen Variablen (einer Variablen, die nur zwei Werte annehmen kann) und einer kontinuierlichen Variablen verwendet und weist die folgenden Eigenschaften auf:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie man eine Punkt-Biserial-Korrelation in der Praxis berechnet.<\/span><\/span><\/p>\n Angenommen, ein Universit\u00e4tsprofessor m\u00f6chte feststellen, ob ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und Punktzahl bei einer bestimmten Eignungspr\u00fcfung besteht.<\/span><\/p>\n Er sammelt folgende Daten von 12 Jungen und 12 M\u00e4dchen in seiner Klasse:<\/span> <\/p>\n Da es sich bei Geschlecht<\/strong> um eine kategoriale Variable und bei Score<\/strong> um eine kontinuierliche Variable handelt, ist es sinnvoll, eine punktbiserielle Korrelation zwischen den beiden Variablen zu berechnen.<\/span><\/p>\n Der Professor kann jede beliebige Statistiksoftware (einschlie\u00dflich Excel, R, Python, SPSS, Stata) verwenden, um die punktbiserielle Korrelation zwischen den beiden Variablen zu berechnen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Punkt-Biserial-Korrelation in R berechnet wird, wobei f\u00fcr die Geschlechtsvariable der Wert 0 zur Darstellung von Frauen und 1 zur Darstellung von M\u00e4nnern verwendet wird:<\/span><\/p>\n Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir ersehen, dass der Punkt-Biserial-Korrelationskoeffizient 0,281<\/strong> betr\u00e4gt und der entsprechende p-Wert 0,1833<\/strong> betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n Da der Korrelationskoeffizient positiv ist, bedeutet dies, dass eine positive Korrelation zwischen Geschlecht und Punktzahl besteht.<\/span><\/p>\n Da wir M\u00e4nner mit 1 und Frauen mit 0 kodiert haben, deutet dies darauf hin, dass die Werte f\u00fcr M\u00e4nner tendenziell h\u00f6her sind (d. h. die Werte steigen tendenziell mit zunehmendem Geschlecht). \u00bb von 0 bis 1).<\/span><\/p>\n Da der p-Wert jedoch nicht kleiner als 0,05 ist, ist dieser Korrelationskoeffizient statistisch nicht signifikant.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie die punktbiserielle Korrelation mit unterschiedlicher Statistiksoftware berechnet wird:<\/span><\/p>\n So berechnen Sie die Punkt-Biserial-Korrelation in Excel<\/a> Wenn wir die Korrelation zwischen zwei kontinuierlichen Variablen berechnen m\u00f6chten, verwenden wir im Allgemeinen den Pearson-Korrelationskoeffizienten . Wenn wir jedoch die Korrelation zwischen einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen berechnen m\u00f6chten, k\u00f6nnen wir die sogenannte punktbiserielle Korrelation verwenden. Die punktbiserielle Korrelation wird zur Berechnung der Korrelation zwischen einer bin\u00e4ren kategorialen Variablen (einer Variablen, die […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel: Berechnung einer Punkt-Biserial-Korrelation<\/strong><\/span><\/h2>\n
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<\/p>\n #define values for gender\n<\/span>gender <- c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,\n 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)\n\n#define values for score\n<\/span>score <- c(77, 78, 79, 79, 82, 84, 85, 88, 89, 91, 91, 94,\n 84, 84, 84, 85, 85, 86, 86, 86, 89, 91, 94, 98)\n\n#calculate point-biserial correlation\n<\/span>horn. test<\/span> (gender, score)\n\n\tPearson's product-moment correlation\n\ndata: gender and score\nt = 1.3739, df = 22, p-value = 0.1833\nalternative hypothesis: true correlation is not equal to 0\n95 percent confidence interval:\n -0.1379386 0.6147832\nsample estimates:\n horn \n0.2810996<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So berechnen Sie die Punkt-Biserial-Korrelation in R<\/a>
So berechnen Sie die Punkt-Biserial-Korrelation in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"