Unterschied zwischen Cramer‘s V und Determinationskoeffizient

Erste Frage Aufrufe: 47     Aktiv: 27.05.2021 um 12:18

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Das ist ein konzeptuelles Problem: Was ist der Unterschied? Wieso reich nicht eins?
Soweit ich weiß, ist das Cramers V das normierte Chi-Quadrat und bringt damit (anschaulich) auf einer Skala von 0 bis 1 zum Ausdruck, wie stark der statistische Zusammenhang zweier Variablen ist. 
Macht der rQuadrat (Determinationskoeffizient) nicht das gleiche in grün? "Das R-Quadrat ist ein statistisches Maß dafür, wie dicht die Daten an der angepassten Regressionslinie liegen." heißt es. Je dichter, desso ein stärkerer linearer und damit statistischer zusammenhang liegt vor. 
Es wird mir einfach nicht ersichtlich, warum man es sich mit der Regressionsanalyse so schwer macht. Wäre echt nett, wenn jemand einen Plan hat - bin bissl lost hier
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Hallo, ich beschäftige mich noch nicht so lange mit Statistik, deshalb bin ich mir nicht 100% sicher. Aber ich will dir mal meine Gedanken dazu offen legen. In gewisser Weise erfüllen beide Methoden den selben Zweck. Allerdings auf einer etwas unterschiedliche Grundlage. Das Cramers V prüft ob deine Daten einer gewissen Verteilung folgen. Es ist daher besser, für Annahmen beim Testen. Der Determinationskoeffizient hingegen vergleicht die Datensätze ohne eine Verteilung. Er prüft die Variablität in deinem Datensatz. Also Cramer ist denke ich besser. wenn du überprüfen willst ob deine Funktion/ dein Modell gut zu deinen Daten passt und der Koeffizient ist besser, wenn du deine Daten auf Variablität überprüfen willst. Was meinst du dazu? Grüße Christian
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