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| Aufgabe | | Besteht eine Korrelieren zwischen Hauseinbrüchen und Fahrzeugdiebstahl? |
Hallo zusammen,
ich habe diese Frage in keinem Forum auf anderen Internetseiten gestellt.
Ich habe zwei Datenreihen
A: Anzahl von Einbrüchen: 2979884,2834808,2712774,2593784,2506400,2460526,2332735,2100739,2050992,2116531,2151252,2154834,2144446,2155448,2194993,2190198,2228887,2203313,2168459,2188005,2109237
B: Anzahl von Fahrzeugdiebstählen: 1610834,1563060,1539287,1472441,1394238,1354189,1242781,1152075,1160002,1228391,1246646,1261226,1237851,1235859,1198245,1100472,959059,795652,737142,715373,724673
jeweils für die Jahre 1992 bis 2012.
Da es sich bei beiden um Eigentumsdelikte handelt, möchte ich untersuchen ob die beiden Verbrechensarten korrelieren, wie stark hängen diese beiden zusammen.
Mein erster Ansatz war den Korrelationskoeffizienten von Pearson zu nehmen. Jedoch sind die Daten nicht normalverteilt. Außerdem ist nicht unbedingt ein linearer Zusammenhang zu erkennen, wenn man die Einbrüche über Fahrzeugdiebstähle aufträgt (Scatter).
Mein zweiter Ansatz war den Rangkorrelationskoeffizienten (RKK) von Spearman zu berechnen, weil ich ja nicht normalverteile Daten habe. Jedoch habe ich intervallskalierte Daten. Somit hätte ich einen Informationsverlust, weil der RKK für ordinaldaten gedacht ist.
Welchen der ebiden Ansätze darf ich nehmen?
Oder bin ich total auf dem falschen Weg und es gibt eine andere Methode?
Vielen Dank im Voraus für Eure Hilfe.
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(Antwort) fertig  | | Datum: | 14:30 Di 25.06.2013 | | Autor: | luis52 |
Moin petronics,
![[willkommenmr]](/images/smileys/willkommenmr.png "[willkommenmr]")
Fuer die *Berechnung* des Pearson-Koeffizienten spielt die Art der Verteilung keine Rolle. Hast du denn noch mehr vor?
vg Luis
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 21:47 Di 25.06.2013 | | Autor: | petronics |
Vielen Dank für die Anwort Luis!
> Fuer die *Berechnung* des Pearson-Koeffizienten spielt die
> Art der Verteilung keine Rolle. Hast du denn noch mehr
> vor?
Erstmal nicht. Aber ich habe noch weitere Straftatendaten, die alle unabhängig voneinander sind. Wo ich einen linearen Zusammenhang vermute (graphische Analyse), werde ich nun den Pearson-Korrelationskoeffizienten berechnen.
Vielen Dank!
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(Antwort) fertig | | Datum: | 14:37 Di 25.06.2013 | | Autor: | luis52 |
> Mein zweiter Ansatz war den Rangkorrelationskoeffizienten
> (RKK) von Spearman zu berechnen, weil ich ja nicht
> normalverteile Daten habe. Jedoch habe ich
> intervallskalierte Daten.
Sogar Daten auf einer Absolutskala.
> Somit hätte ich einen
> Informationsverlust, weil der RKK für ordinaldaten gedacht
> ist.
>
Macht haeufig nichts. Aber der Kendall-Koeffizient ist eine weitere Moeglichkeit.
vg Luis
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