Unterlagen für die Präsenzveranstaltung im Lehrgang Hochschuldidaktik T3C - Modul Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden - weiteres dazu in meinem Weblog.

1. Und was heißt denn
nun eigentlich
„Korrelation“?
(Wiederholung und
Vertiefung Statistik
zu Zusammenhängen
von Daten)
Dr. Sandra Schön
„Bildungswissenschaftliche Forschungsmethoden“
Lehrgang Hochschuldidaktik T3C
Orienert
sich
an:
Grundlagen
stasscher
Auswertungsverfahren
von
Erwin
Ebermann,
URL:
h?ps://www.univie.ac.at/ksa/elearning/
cp/quantave/quantave-­‐tel.html

2. Zusammenhänge
zwischen Datensätze sind auf
unterschiedliche Weise darstell- und
berechenbar.
Durch welche zum Beispiel?

3. Zusammenhänge
zwischen Datensätzen sind auf unterschiedliche
Weise darstell- und berechenbar.
Zum Beispiel:
- Durch Kreuztabellen
- Durch Visualisierung
- Durch Korrelationsanalyse
- Durch Regressionsanalyse

4. Kreuztabelle/Kontigenztafel
Daten werden nach bestimmte Kriterien
geordnet und in absoluten oder relativen
Häufigkeiten (Prozent) angegeben.
Besitzen
Smartphone
Besitzt
kein
Smartphone
Gesamt
Mädchen
15
5
20
Burschen
10
20
30
Gesamt
25
25
50

5. Kreuztabelle/Kontigenztafel
Daten werden nach bestimmte Kriterien
geordnet und in absoluten oder relativen
Häufigkeiten (Prozent) angegeben.
Besitzen
Smartphone
Besitzt
kein
Smartphone
Gesamt
Mädchen
75
25
100
Burschen
33
66
100

6. Übung

7. Übung
Eine Schulleiterin möchte mehr Informationen
darüber erhalten, welche Faktoren an seiner
Schule den Einsatz von Tablets im
Klassenzimmer beeinflussen. Inwieweit hängt die
Nutzung von folgenden Faktoren ab: a) das Alter
der Lehrer/innen, das Geschlecht der Lehrenden
und vom Hauptfach ab? Bitte stellen Sie Ihre
Ergebnisse in Kreuztabellen vor.
Wir werten dazu Befragungsergebnisse in Form
von Kreuztabellen aus!

8. Übung

9. Visualisierung: Streudiagramm
Darstellung mit Hilfe von x/y-Achse
Zahl
der
Bücher
im
Kinderzimmer
Deutschnote
40
30
20
10
0
1
2
3
4
5

10. Visualisierung: Streudiagramm
Darstellung mit Hilfe von x/y-Achse
Zahl
der
Kinder
im
Bus
Lautstärke
im
Bus
40
30
20
10
0
100
200
300
400
500
600
700

11. Visualisierung: Streudiagramm
Darstellung mit Hilfe von x/y-Achse
Zahl
der
Bücher
im
Kinderzimmer
Alter
der
Kinder
40
30
20
10
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

12. Visualisierung: Tortenvergleiche
Besitzen
ein
Smartphone
Mädchen
Burschen
Besitzen
kein
Smartphone

13. Visualisierung: Tortenvergleiche
Besitzen
ein
Smartphone
Mädchen
Burschen
Besitzen
kein
Smartphone
Besitzen
Smartphone
Besitzt
kein
Smartphone
Gesamt
Mädchen
75
25
100
Burschen
33
66
100

14. Visualisierung: Gruppiertes
Säulendiagramm

15. Visualisierung: Gestapeltes
Balkendiagramm

16. Visualisierung: Mit Figuren
„75
Prozent
der
Mädchen“

17. Visualisierungshilfen
http://t3n.de/news/infografiken-selbst-
erstellen-102-443392/
... Gibt einen Überblick über Online-Tools zur
Erstellung von Infografiken

18. Infogr.am/
https://infogr.am/

19. Lineare Zusammenhänge

20. Lineare Zusammenhänge
Posiver
linearer
Zusammenhang
Negaver
linearer
Zusammenhang
Kein
linearer
Zusammenhang
Kein
linearer
Zusammenhang

21. Korrelation
Posiver
linearer
Zusammenhang:
Posive
Korrelaon
(
oder
=
1)
Negaver
linearer
Zusammenhang
Negave
Korrelaon
(
oder
gleich
-­‐1)
Kein
linearer
Zusammenhang
Korrelaon
bei
0
Kein
linearer
Zusammenhang
Korrelaon
bei
0

22. Korrelationskoeffizienten
Abbildung
aus:
Grundlagen
stasscher
Auswertungsverfahren
von
Erwin
Ebermann,
URL:
h?ps://www.univie.ac.at/ksa/elearning/
cp/quantave/quantave-­‐96.html
ermöglichen die Berechnung des linearen
Zusammenhangs

23. Korrelationen sind
bemerkenswert, wenn ...
Abbildung
aus:
Grundlagen
stasscher
Auswertungsverfahren
von
Erwin
Ebermann,
URL:
h?ps://www.univie.ac.at/ksa/elearning/
cp/quantave/quantave-­‐96.html
Aber
es
kommt
eben
auch
auf
die
Untersuchung
an!

24. Wir berechnen die Korrelation von...

25. Wir berechnen die Korrelation von...
h?p://www.meta-­‐numerics.net/Samples/BivariateSampleCalculator.aspx

26. (Hohe) Korrelationen
Können auch entstehen, weil es sich um eine
Scheinkorrelation handelt, d.h. eine (nicht
untersuchte) Störvariable beide Variablen
beeinflusst.

27. (Hohe) Korrelationen
Können auch zufällig vorliegen
(Signifikanz testen)

28. (Hohe) Korrelationen
Geben keine Auskunft über die Kausalität!

29. (Hohe) Korrelationen
Geben keine Auskunft über die Kausalität!
Ob eine solche Interpretation zulässig ist, ist
z.B. vom Untersuchungsdesign abhängig und
i.d.R. nur bei Experimenten möglich.

30. (Hohe) Korrelationen
CC
BY
h?p://tylervigen.com/view_correlaon?id=28669
Limk
zur
Lizenz:
h?ps://creavecommons.org/licenses/by/4.0/

31. Niedrige Korrelation
Können auch verdeckte Korrelationen
enthalten: Wenn es Subgruppen gibt, die
gegenläufige Korrelationen aufweisen.

32. Niedrige Korrelation
Können auch verdeckte Korrelationen
enthalten: Wenn es Subgruppen gibt, die
gegenläufige Korrelationen aufweisen.

33. Übung

34. Übung
Bei der Gestaltung neuer Mini-Eisbecher
möchte der Eissalon möglichst zwei Sorten Eis
anbieten, die von Kundinnen häufig auf
gleiche Weise bewertet werden, um nicht zu
viele Umbestellungen vornehmen zu müssen.
Wir machen dem Eissalon Vorschläge!

35. Wie hängen die Präferenzen für
Eissorten zusammen?
h?p://www.meta-­‐numerics.net/Samples/BivariateSampleCalculator.aspx

36. Welche Korrelation ist nicht 0?

37. Mehr hier
Dr. Sandra Schön
http://sandra-schoen.de