Was misst der Chi-Quadrat-Test?

Inhaltsverzeichnis:

1. Was misst der Chi-Quadrat-Test?
2. Wann Chi-Quadrat-Anpassungstest?
3. Wann Cramers V und wann Phi?
4. Wann benutzt man welchen korrelationskoeffizienten?
5. Was bedeutet keine Korrelation?

Was misst der Chi-Quadrat-Test?

Der Chi-Quadrat-Test ist ein Signifikanztest, der eingesetzt wird, um zwei nominal oder ordinal skalierte Variablen anhand der beobachteten Häufigkeiten ihrer Merkmalsausprägungen zu analysieren. Der Test findet unter anderem Anwendung, wenn überprüft werden soll, ob zwei Variablen voneinander unabhängig sind.

Wann Chi-Quadrat-Anpassungstest?

Mit dem Chi-Quadrat-Anpassungstest kannst Du testen, ob die Daten Deiner Stichprobe die Vermutung einer bestimmten Verteilung der Zufallsvariablen in der Grundgesamtheit zulassen. Du kannst ihn auf alle Skalenniveaus anwenden. Besonders für große Stichproben liefert er gute Ergebnisse.

Wann Cramers V und wann Phi?

Cramer's V basiert auf dem φ-Koeffizienten (phi-Koeffizienten), kann aber im Gegensatz zu ihm auch für Kreuztabellen angewendet werden, die größer als 2×2 sind. Cramer's V nimmt Werte zwischen 0 und 1 an, wobei – ähnlich dem Pearson Korrelationskoeffizienten – höhere Werte auf einen stärkeren Zusammenhang hindeuten.

Wann benutzt man welchen korrelationskoeffizienten?

Ein Korrelationskoeffizient von +1 beschreibt einen perfekten positiven Zusammenhang zwischen beiden Variablen, während eine Korrelation von -1 einen perfekten negativen (inversen) Zusammenhang (Antikorrelation) beschreibt. Der Korrelationskoeffizient beschreibt immer einen linearen Zusammenhang.

Was bedeutet keine Korrelation?

Bei der Pearson-Korrelation gibt ein Absolutwert von 1 eine perfekte lineare Beziehung an. Eine Korrelation nahe 0 gibt an, dass keine lineare Beziehung zwischen den Variablen vorliegt. Das Vorzeichen des Koeffizienten gibt die Richtung der Beziehung an.