Veröffentlicht am
5. April 2019
von
Valerie Benning.
Aktualisiert am
11. November 2022.
Die Korrelation informiert uns über den Grad des Zusammenhangs zwischen zwei Variablen.
Dabei besagt eine positive Korrelation, dass sich die Variablen in die gleiche Richtung entwickeln. Wenn also eine Variable ansteigt, gilt dies auch für die andere Variable. Bei einer negativen Korrelation ist es gegenläufig: Ein Anstieg von Variable 1 bedeutet eine Abnahme von Variable 2.
Veröffentlicht am
2. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
21. Juni 2023.
Den t-Test, auch als Student’s t-Test bezeichnet, verwendest du, wenn du die Mittelwerte von maximal zwei Gruppen miteinander vergleichen möchtest.
Zum Beispiel kannst du mit dem t-Test analysieren, ob Männer im Durchschnitt größer als Frauen sind.
Wenn du hingegen die Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen vergleichen willst, kannst du eine ANOVA oder eine multiple Regression mit Dummy-Variablen wählen.
Veröffentlicht am
1. April 2019
von
Priska Flandorfer.
Aktualisiert am
20. November 2023.
Mit einer Regressionsanalyse überprüfst du, ob ein Zusammenhang zwischen den Werten von zwei oder mehreren Variablen besteht, wie z. B. zwischen dem Gewicht und der Größe einer Person.
Dieser Zusammenhang wird bei einer Regressionsanalyse in Form eines Vergleichs getestet.
Dieser Vergleich zeigt die Veränderung der abhängigen Variable Gewicht, wenn sich der Wert der erklärenden (unabhängigen) Variable Größe um den Wert 1 erhöht.