Kausalität (Korrelation & Regression)

[@datatab]

Für alle die Statistik einfach verstehen möchten, unser Buch ist draußen: datatab.de/statistik-buch 🙂

[@Hancock97ful]

Wow sehr gut erklärt. Lese grade „Schnelles Denken, langsames Denken“ und das Video hat mir als Ergänzung sehr gut geholfen. Allerdings weiß ich immer noch nicht so recht was jetzt der Unterschied zwischen einer Korrelation und einer Regression ist.

[@datatab]

Danke! witzig, das lese ich auch gerade : ) Hmm korrelation prüft nur ob es einen Zusammenhang gibt zwischen zwei Variablen. Bei der Regression kann man prüfen, ob mehrere Variablen einen Einfluss auf eine andere Variable haben.

[@Hancock97ful]

@@datatab Das ist ja wirklich witzig :) achso ok vielen dank

[@Nordlicht040]

Vielen Dank für die super Erklärung! Ich möchte die kausale Wirkung von Nutzung sozialer Medien auf den Schlaf untersuchen. Reicht es, wenn die beiden Fragebögen 6 Monate auseinander liegen oder müsste der erste Fragebogen vor der Nutzung sozialer Medien asgefüllt werden? Also muss es eine Intervention (bzw. Änderung) gegeben haben, damit die Richtung stimmt?

[@julias.7666]

Hi, danke für das gute Video. Ab wann kann ich denn von einer begründeten Theorie sprechen? :) Ich nutze das UTAUT Modell um mir die Aktzeptanz und Nutzung einer Technologie anzuschauen. Sowohl die Autoren des UTAUT, als auch die meisten Papers, welche die gleiche Technologieakzeptanz untersuchen, nutzen gerichtete Hypothesen. Reicht das um eine fundierte Theorie über die Richtungswirkung zu haben? Liebe Grüße Julia

[@datatab]

Hallo Julia, vielen Dank für deine Frage. Das kann ich dir leider so pauschal nicht beantworten, vor allem da ich das UTAUT Modell nicht kenne! Eine gerichtete Hypothese hat aber nicht umbeding was mit Kausalität zu tun. Eine ungerichtete Hypothese ist z.B. "Es gibt einen Zusammenhang zwischen Körpergewicht und Körpergröße", eine gerichtete hypothese wäre: "Es gibt einen postiven/negativen zusammenhang zwischen körpergewicht und Körpergröse". Von kausalität würde man sprechen, wenn Körpergewicht die Körpergröße beeinfluss. Vielleicht hilft das Video weiter: kzbin.info/www/bejne/eIfccqKjjtqamaM LG Mathias

[@julia7846]

Danke für das Video, sehr verständlich erklärt! Einen Frage habe ich: wenn ich eine Regression berechnet habe und der Prädiktor signifikant war, aber kein zeitlicher Verlauf untersucht wurde, ist dann folgende Aussage in den Interpretationen zulässig: "X ist prädikativ für Y" ? Da spreche ich dann ja weder direkt von Kausalität noch von Korrelation sondern spreche einfach von den zugrunde liegenden statistischen Annahmen oder? Vielen Dank für eine Antwort!

[@datatab]

Vielen Dank für dein Feedback und deine Frage! Dadurch, dass du eine Variable als Prädiktor und eine Variable als Kriterium definierst, gibst du ja schon eine Richtung vor, diese Richtung sollte dann anhand der Theorie begründet sein. Wie du richtig sagst, nur dadurch, dass du eine Variable als Prädiktor definiert hast und es ein signifikantes Ergebnis gibt, heißt es noch nicht, dass es eine kausale Beziehung gibt. Wenn ich eine Regression berechne und hierfür den Prädiktor und das Kriterium definiere sollte es aber eine aus der Theorie abgeleitete Beziehung geben. Ansonsten könnte ich X und Y einfach umdrehen und könnte sagen Y ist auf X prädiktiv. Ich hoffe das hat dir geholfen! LG Mathias

[@datatab]

Hier sonst mein Tutorial zu dem Thema: datatab.de/tutorial/kausalit%C3%A4t

[@julia7846]

@@datatab Danke für die Antwort! Dass ich X als Prädiktor und Y als Kriterium definiert habe, ist aus theoretischen Annahmen abgeleitet. Mir geht es eigentlich vor allem darum, ob es danach zulässig ist in einer wissenschaftlichen Arbeit davon zu sprechen, dass X signifikant Y voraussagt. Also es geht um die konkreten Formulierung und Präsentation von den Ergebnissen

[@datatab]

@@julia7846 Naja, dass man davon spricht das x y signifikant voraussagt habe ich ehrlichgesagt noch nicht gehört, dass kann ich dir auf die schnelle nicht beantworten. Ist die Frage was es heißt das eine Vorhersage signifikant ist. In der Regel spricht man davon, ob die Koeffizienten signifikant von Null abweichen oder nicht! Sorry, da kann ich dir auf die Schnelle leider keine zufriedenstellende Antwort geben!

[@jowes1264]

Hallo, lieben Dank für diese verständliche Erklärung! Eure Videos helfen wirklich sehr. Ich hätte auch noch eine Frage. Ich erhalte für eine unabhängige und die abhängige Variable eine moderate signifikante Korrelation, aber bei der muliplen Regressionsanalyse ist die gleiche unabhängige Variable nicht signifikant. Ich habe gelesen, dass das auf Multikollinearität hindeuten kann, aber das habe ich mittels der VIF-Statistik getestet und die lag nicht vor. Was bedeutet das?