{"id":882,"date":"2023-07-28T10:40:30","date_gmt":"2023-07-28T10:40:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/punktbiseriale-korrelationspython\/"},"modified":"2023-07-28T10:40:30","modified_gmt":"2023-07-28T10:40:30","slug":"punktbiseriale-korrelationspython","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/punktbiseriale-korrelationspython\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die punkt-biserial-korrelation in python"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Die punktbiserielle Korrelation<\/strong> wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer bin\u00e4ren Variablen x und einer kontinuierlichen Variablen y zu messen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c4hnlich wie der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizient<\/a> nimmt der punktbiserielle Korrelationskoeffizient einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 gibt an, dass zwischen zwei Variablen keine Korrelation besteht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie die punktbiserielle Korrelation zwischen zwei Variablen in Python berechnen.<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Beispiel: Punkt-Biserial-Korrelation in Python<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, wir haben eine bin\u00e4re Variable x und eine kontinuierliche Variable y:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>x = [0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0]\ny = [12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die Funktion <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.pointbiserialr.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pointbiserialr()<\/a> aus der Bibliothek scipy.stats verwenden, um die punktbiseriale Korrelation zwischen den beiden Variablen zu berechnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass diese Funktion einen Korrelationskoeffizienten zusammen mit einem entsprechenden p-Wert zur\u00fcckgibt:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> scipy.stats <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> stats\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate point-biserial correlation<\/span>\nstats. <span style=\"color: #3366ff;\">pointbiserialr<\/span> (x,y)\n\nPointbiserialrResult(correlation=0.21816, pvalue=0.51928)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der punktbiserielle Korrelationskoeffizient betr\u00e4gt <strong>0,21816<\/strong> und der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,51928<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der Korrelationskoeffizient positiv ist, bedeutet dies, dass die Variable y tendenziell h\u00f6here Werte annimmt, wenn die Variable x den Wert \u201e1\u201c annimmt, als wenn die Variable x den Wert \u201e0\u201c annimmt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert dieser Korrelation nicht kleiner als 0,05 ist, ist diese Korrelation statistisch nicht signifikant.<\/span><\/p>\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">Die genauen Details zur Berechnung dieser Korrelation finden Sie in der<\/span> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.pointbiserialr.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dokumentation<\/a> zu scipy.stats.<\/span><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die punktbiserielle Korrelation wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer bin\u00e4ren Variablen x und einer kontinuierlichen Variablen y zu messen. \u00c4hnlich wie der Pearson-Korrelationskoeffizient nimmt der punktbiserielle Korrelationskoeffizient einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei: -1 zeigt eine vollkommen negative Korrelation zwischen zwei Variablen an 0 gibt an, dass zwischen zwei Variablen keine Korrelation [&hellip;]<\/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":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - 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