{"id":912,"date":"2023-07-28T08:12:13","date_gmt":"2023-07-28T08:12:13","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/punktbiserielle-korrelation-r\/"},"modified":"2023-07-28T08:12:13","modified_gmt":"2023-07-28T08:12:13","slug":"punktbiserielle-korrelation-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/punktbiserielle-korrelation-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die punkt-biserial-korrelation in r"},"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 die punktbiserielle Korrelation zwischen zwei Variablen in R berechnet wird.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: Punktbiseriale Korrelation in R<\/strong><\/span><\/h2>\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 &lt;- c(0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0)\n\ny &lt;- c(12, 14, 17, 17, 11, 22, 23, 11, 19, 8, 12)\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen die integrierte R-Funktion <strong>cor.test()<\/strong> verwenden, um die punktbiserielle Korrelation zwischen den beiden Variablen zu berechnen:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate point-biserial correlation<\/span>\ncor.test(x, y)\n\n\tPearson's product-moment correlation\n\ndata: x and y\nt = 0.67064, df = 9, p-value = 0.5193\n\nalternative hypothesis: true correlation is not equal to 0\n\n95 percent confidence interval:\n -0.4391885 0.7233704\n\nsample estimates:\n      horn \n0.2181635 \n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aus dem Ergebnis k\u00f6nnen wir Folgendes beobachten:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der punktbiserielle Korrelationskoeffizient betr\u00e4gt <strong>0,218<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der entsprechende p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,5193<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\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 data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Da der p-Wert dieser Korrelation jedoch nicht kleiner als 0,05 ist, ist diese Korrelation statistisch nicht signifikant.<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass das Ergebnis auch ein 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr den wahren Korrelationskoeffizienten liefert, der wie folgt aussieht:<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>95 % KI = (-0,439, 0,723)<\/strong><\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Da dieses Konfidenzintervall Null enth\u00e4lt, ist dies ein weiterer Beweis daf\u00fcr, dass der Korrelationskoeffizient statistisch nicht signifikant ist.<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation f\u00fcr die Funktion <strong>cor.test()<\/strong> finden Sie <a href=\"https:\/\/www.rdocumentation.org\/packages\/stats\/versions\/3.6.2\/topics\/cor.test\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2 data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere Korrelationskoeffizienten in R berechnet:<\/span><\/p>\n<p data-slot-rendered-dynamic=\"true\"> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/teilkorrelation-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die partielle Korrelation in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/rollierende-korrelation-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die gleitende Korrelation in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/spearman-korrelation-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die Spearman-Rangkorrelation in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/polychorische-korrelation-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So berechnen Sie die polychorische Korrelation in R<\/a><\/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 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