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5
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Abb. 5.1 Punktwolke resultierend aus den Daten der Merkmale Körpergröße und Körper-
gewicht von 40 männlichen Studenten (
7
Beispiel 5.1 und
7
Beispiel 5.2)
4 Die Art des Zusammenhangs: Sie wird durch eine mathematische Funktion an-
gegeben, die den Zusammenhang optimal beschreibt. Es ist Aufgabe der Regres-
sionsanalyse, diese Funktion zu finden. Lässt sich - wie in 7 Beispiel 5.1 - der
Zusammenhang durch eine Gerade charakterisieren, spricht man von einem
linearen Zusammenhang ; dieser wird durch eine Regressionsgerade be-
schrieben ( 7 Abschn. 5.3 ).
Die positive Steigung der Regressionsgeraden in . Abb. 5.1 besagt, dass zwischen
Körpergröße und Körpergewicht ein gleichsinniger Zusammenhang besteht. Das
heißt: Große Studenten haben tendenziell ein höheres Gewicht, während kleine Stu-
denten eher weniger wiegen. Auch der Zusammenhang zwischen Pulsfrequenz und
Körpertemperatur ist gleichsinnig.
Ein Beispiel für einen gegensinnigen Zusammenhang findet sich bei der Anwen-
dung volatiler Anästhetika. Je höher die inspiratorische Konzentration des Anästheti-
kums (z. B. Isofluran) gewählt wird, desto niedriger wird der arterielle Blutdruck (und
umgekehrt).
Voraussetzungen der Korrelationsanalyse
5.2.2
Ehe man einen Korrelationskoeffizienten berechnet, sollte man überprüfen, ob die
dafür notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind. Es muss gelten:
4
Beide Merkmale x und y sind quantitativ.
4
Der Zusammenhang ist annähernd linear.
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