Sind beide Variablen metrisch skaliert, nutzt Du die Korrelation nach Pearson, die Stärke und Richtung des linearen Zusammenhangs ermittelt. Ist jedoch mindestens eine Variable ordinal, sind Spearman's rho oder Kendall's tau gefragt. Regression "Regression" beschreibt eine ganze Reihe von Verfahren. Eine häufige Variante ist die multiple Regression. Hier modellierst Du den linearen Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen auf eine abhängige Variable. Dabei können deine UVs metrisch, ordinal, oder sogar nominal sein, deine AV ist metrisch. Es gibt aber auch generalisierte Regressionsmodelle. Diese nimmst Du bei nicht-metrischen AVs, oder wenn Du denkst, Dein Einfluss sei nicht linear. Ein Beispiel dafür ist die logistische Regression. Du nutzt sie bei binären AVs, also Variablen mit nur zwei Ausprägungen. Statistische methoden und ihre anwendungen 1. Zum Prüfen Deiner Hypothesen stehen Dir viele statistische Verfahren zur Verfügung. Im Artikel hast Du einige davon kennengelernt. Es kann aber auch sein, dass Du für Deine Daten und Hypothesen andere Verfahren brauchst, zum Beispiel Methoden zur Analyse von Zeitreihen oder Lebensdaueranalyse, zum Clustering, für die Faktoren- und Hauptkomponentenanalyse.
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