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Mehrdimensionale Daten und Zusammenhangsmaße - Coggle Diagram
Mehrdimensionale Daten und Zusammenhangsmaße
Mehrdimensionale Daten
Auswertungsmethoden
m Merkmale separat behandeln (Lageparameter, Streuung, Konzentration..)
m Merkmale zusammen betrachten
Für jeden Merkmalsträger n wird ein Tupel m von Beobachtungswerten zugeordnet
Anzahl Urliste = n*m
Relative Randhäufigkeit f1 = h1/n
Häufigkeitsverteilung, die in einer k*l Kontingenztafel stecken
Absolute simultane Häufigkeitsverteilung
Absolute Randverteilung von X
Absolute Randverteilung von Y
Relative simultane Häufigkeitsverteilung
Relative Randverteilung von X
Relative Randverteilung von Y
Bedingte Verteilung von X: Relative Häufigkeit mit der die Ausprägung aj bei denjenigen Merkmalsträgern auftritt, die bzgl. des 2. Merkmals die Ausprägung bj aufweisen fx(aj/bj) = hij / h.j
l bedingte Verteilung von X
Bedingte Verteilung von Y: Relative Häufigkeit mit der die Ausprägung bj bei denjenigen Merkmalsträgern auftritt, die bzgl. des 1. Merkmals die Ausprägung aj aufweisen
k bedingte Verteilung von Y
Zusammenhangsmaße
Kontingenzmaß K = Wurzel(X² / (n+X²))
Kontingenzkoeffizient kann man für die kardinal, ordinär, nominal Skala berechnen