{"id":610,"date":"2023-07-29T08:16:00","date_gmt":"2023-07-29T08:16:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/stata-korrelationsmatrix\/"},"modified":"2023-07-29T08:16:00","modified_gmt":"2023-07-29T08:16:00","slug":"stata-korrelationsmatrix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/stata-korrelationsmatrix\/","title":{"rendered":"So erstellen sie eine korrelationsmatrix in stata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">In der Statistik versuchen wir oft, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verstehen. Beispielsweise m\u00f6chten wir m\u00f6glicherweise den Zusammenhang zwischen der Anzahl der Lernstunden eines Studenten und der Note, die er bei der Pr\u00fcfung erh\u00e4lt, verstehen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, diese Beziehung zu quantifizieren, ist die Verwendung des<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizienten<\/a> , <span style=\"color: #000000;\">der ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen ist <em>.<\/em> Es hat einen Wert zwischen -1 und 1, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 bedeutet, dass zwischen zwei Variablen keine lineare Korrelation besteht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je weiter der Korrelationskoeffizient von Null entfernt ist, desto st\u00e4rker ist die Beziehung zwischen den beiden Variablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In manchen F\u00e4llen m\u00f6chten wir jedoch die Korrelation zwischen mehreren Variablenpaaren verstehen. In diesen F\u00e4llen k\u00f6nnen wir eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-man-eine-korrelationsmatrix-liest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Korrelationsmatrix<\/strong><\/a> erstellen, bei der es sich um eine quadratische Tabelle handelt, die die Korrelationskoeffizienten zwischen mehreren paarweisen Kombinationen von Variablen zeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial erkl\u00e4ren wir, wie man in Stata eine Korrelationsmatrix erstellt.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>So erstellen Sie eine Korrelationsmatrix in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit dem Befehl <strong>corr<\/strong> kann eine Korrelationsmatrix f\u00fcr einen bestimmten Datensatz in Stata erstellt werden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Um dies zu veranschaulichen, laden wir die Volksz\u00e4hlungsdaten von 1980 in Stata, indem wir Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Verwenden Sie https:\/\/www.stata-press.com\/data\/r13\/census13<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen dann eine kurze Zusammenfassung des Datensatzes erhalten, indem wir Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>zusammenfassen<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dadurch entsteht die folgende Tabelle:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5737 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata1.png\" alt=\"Korrelationsmatrix in Stata\" width=\"536\" height=\"295\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir sehen, dass der Datensatz neun verschiedene Variablen enth\u00e4lt. Um eine Korrelationsmatrix f\u00fcr jede paarweise Kombination von Variablen im Datensatz zu erstellen, k\u00f6nnen wir Folgendes in das Befehlsfeld eingeben:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>korr<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Daraus ergibt sich die folgende Korrelationsmatrix:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5740 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata2.png\" alt=\"Beispiel einer Korrelationsmatrix in Stata\" width=\"630\" height=\"241\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die in der Tabelle angezeigten Zahlen stellen die Pearson-Korrelationskoeffizienten f\u00fcr jede paarweise Kombination von Variablen dar. Beispielsweise betr\u00e4gt die Korrelation zwischen <em>Bev\u00f6lkerung<\/em> und <em>Bundesstaat<\/em> <strong>-0,0540<\/strong> . Dies deutet darauf hin, dass diese beiden Variablen leicht negativ korrelieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass die Korrelationen entlang der Diagonalen der Tabelle jeweils 1,0000 betragen, da jede Variable perfekt mit sich selbst korreliert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen eine Korrelationsmatrix auch nur f\u00fcr eine bestimmte Teilmenge von Variablen in einem Datensatz erstellen, indem Sie die Variablen nach dem Befehl <strong>corr<\/strong> angeben. So erstellen Sie beispielsweise eine Korrelationsmatrix nur f\u00fcr die Variablen <em>\u201epop<\/em> \u201c, <em>\u201emedage<\/em> \u201c und \u201e <em>region\u201c<\/em> :<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Korr Pop-Medage-Region<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dadurch ergibt sich nur f\u00fcr diese drei Variablen die folgende Korrelationsmatrix:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5741 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata3.png\" alt=\"Beispiel einer Korrelationsmatrix in Stata\" width=\"380\" height=\"180\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es ist auch m\u00f6glich, einen Stern neben Korrelationskoeffizienten zu platzieren, die auf einem bestimmten Signifikanzniveau statistisch signifikant sind, indem Sie den Befehl <strong>pwcorr<\/strong> (der das gleiche Ergebnis wie <strong>corr<\/strong> liefert) mit dem Befehl <strong>star()<\/strong> verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code erstellt beispielsweise eine Korrelationsmatrix f\u00fcr jede Variable im Volksz\u00e4hlungsdatensatz und platziert einen Stern neben Korrelationskoeffizienten, die bei \u03b1 = 0,05 statistisch signifikant sind:<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pwcorr, Stern (.05)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5746 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata4.png\" alt=\"Korrelationsmatrix mit statistischer Signifikanz in Stata\" width=\"596\" height=\"326\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass mehrere der Korrelationskoeffizienten in der Tabelle bei \u03b1 = 0,05 statistisch signifikant sind. Wir k\u00f6nnten \u03b1 auf jede beliebige Zahl setzen, aber \u00fcbliche Optionen sind 0,01, 0,05 und 0,10.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im Allgemeinen gilt: Je niedriger der Wert von \u03b1, desto weniger statistisch signifikant sind die Korrelationskoeffizienten. Angenommen, wir setzen \u03b1 = 0,01.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pwcorr, Stern (.01)<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-5748 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/correlationstata5.png\" alt=\"Korrelationsmatrix in Stata\" width=\"595\" height=\"336\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass neben weniger Korrelationskoeffizienten ein Stern angezeigt wird.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der Statistik versuchen wir oft, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu verstehen. Beispielsweise m\u00f6chten wir m\u00f6glicherweise den Zusammenhang zwischen der Anzahl der Lernstunden eines Studenten und der Note, die er bei der Pr\u00fcfung erh\u00e4lt, verstehen. 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