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

Bedingte Verteilung von Y: Relative Häufigkeit mit der die Ausprägung bj bei denjenigen Merkmalsträgern auftritt, die bzgl. des 1. Merkmals die Ausprägung aj aufweisen

l bedingte Verteilung von X

k bedingte Verteilung von Y

Zusammenhangsmaße

Kontingenzmaß K = Wurzel(X² / (n+X²))

Kontingenzkoeffizient kann man für die kardinal, ordinär, nominal Skala berechnen