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Erschienen in:
Stichprobe, Zufallsvariable – Histogramm, Dichteverteilung Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Korrelation und Assoziation in R

verfasst von : Carsten F. Dormann

Erschienen in: Parametrische Statistik

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel stellt die Umsetzung von Kapitel 5 in R vor. Neben den Korrelationsmaßen werden auch Assoziationen mittels Fishers sign-rank-Test durchgeführt. Ein kurzer Ausblick auf die Korrelation zwischen kontinuierlichen und kategorialen Variablen wird vorgestellt.

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Nächstes Kapitel Regression – Teil I
Fußnoten
1
Mit cov2cor kann man schnell und effizient Kovarianzmatrizen in Korrelationsmatrizen umrechnen.
 
2
Pearsons Korrelation wird als „parametrisch“ bezeichnet; die „Parameter“ sind hierbei Mittelwert und Standardabweichung (siehe Gl. 5.​2). Pearsons Korrelationskoeffizient impliziert somit, dass die Daten jeweils normalverteilt sind (genauer: gemeinsam einer multivariaten Normalverteilung folgen).
 
3
Wir können die Namen so weit abkürzen, dass sie noch eindeutig sind, hier also bis auf einen Buchstaben. Das bezeichnet man als partial matching.
 
4
Oder sich alternativen Implementierung in anderen Paketen zuwenden; etwas Kendall::Kendall oder pspearman::spearman.test. Der Ausdruck pkg::fun bedeutet, dass die Funktion hinter dem :: im Paket vor dem :: aufgerufen werden soll.
 
5
Eine Matrix ist der typische Objekttype für mathematische Operationen in R. Daten liegen meist in Tabellen vor, die auch nicht-numerische Werte enthalten können (etwa Erfasser, Gebiet, Kommentare, usw). Tabellen liegen in R typischerweise als data.frame-Objekt vor. Auch beim Einlesen von Dateien (mittels read.table u. ä.) entstehen data.frames.
 
6
Die Einträge unterhalb der Diagonalen einer Matrix werden durch die Funktion lower.tri indiziert. Analog gibt es upper.tri für die Einträge oberhalb der Diagonalen, sowie diag für die Diagonale selbst.
 
7
Versuche z. B. image(cor(gv)) Achtung: die Matrix wird um 90° gedreht!
 
Metadaten
Titel
Korrelation und Assoziation in R
verfasst von
Carsten F. Dormann
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Parametrische Statistik

Print ISBN: 978-3-662-54683-3

Electronic ISBN: 978-3-662-54684-0

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-54684-0_6