von Dr. Magdalene Ortmann | Jun 4, 2021
Die biserale Korrelation rb ist eine standardisierte Größe für die Assoziationsstärke zwischen einer metrischen und einer dichotomen Variable. Die biserale Korrelation wird dann genutzt, wenn der dichotomen Variable auf Populationsebene ein Kontinuum zugrunde liegt.
Beispiel für eine dichotome Variable mit zugrundeliegenden Kontinuum: Wenn Studenten anhand ihrer erreichten Punkte im Test (Kontinuum) in die Kategorien „bestanden“ und „nicht bestanden“ (dichotom) unterteilt werden.
Liegt der dichotomen Variable kein Kontinuum zugrunde (tot oder lebendig, da man nicht zu 98% tot sein kann), sprechen wir von einer punkt-biserielle Korrelation rpb.
WICHTIG: Die biserale Korreltion kann nicht direkt in SPSS berechnet werden, sondern ergibt sich aus einer angepassten punkt-biserielle Korrelation.
von Dr. Magdalene Ortmann | Jun 4, 2021
Der Determinationskoeffizient (auch R² genannt) beschreibt den Anteil der Varianz einer abhängigen Variablen, der durch eine einzige unabhängige Variable erklärt wird. Er entspricht im Falle eines Korrelationstests dem Quadrat der Produkt-Moment Korrelation nach Pearson.
Im Falle mehrerer unabhängiger Variablen (Prädiktoren), wird der multiple Determinationskoeffizient verwendet: Er beschreibt den Anteil der Varianz einer abhängigen Variable, der (z. B. in Regressionsmodellen) durch die Gesamtzahl der unabhängigen Variablen erklärt werden kann.
Das R2 steigt dabei durch die Hinzunahme weiterer Prädiktoren unweigerlich an, auch wenn die Prädiktoren auf Populationsebene nicht mit der abhängigen Variable zusammenhängen. Deshalb wird zur Modellselektion häufig das adjustierte R², das AIC oder das BIC verwendet.
