Die Korrelation (r) ist ein Maß für die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. Beinlänge und Rumpflänge sind beispielsweise stark korreliert; Größe und Gewicht sind weniger stark korreliert, und Größe und Namenslänge (in Buchstaben) sind nicht korreliert.
Eine perfekte positive Korrelation: r = 1. (Wenn einer nach oben geht, geht der andere nach oben) Eine perfekte negative Korrelation: r = -1 (Wenn einer nach oben geht, geht der andere nach unten) Keine Korrelation: r = 0 (Es gibt keinen linearen Zusammenhang)
Eine Korrelationsmatrix ist eine Matrix vieler Korrelationen.
Holen Sie sich die Daten. Wenn Ihre Daten in Excel vorliegen, ist es am einfachsten, sie als .csv-Datei zu speichern (in Excel 7 klicken Sie auf "Datei", dann "Speichern unter", dann "andere Formate". Scrollen Sie dann in "Speichern als Typ" nach unten zu CSV (durch Kommas getrennt Werte). Jede Zeile sollte Daten zu einem Thema enthalten und jede Spalte sollte eine Variable sein.
Lesen Sie die Daten mit read.csv in R ein. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise in "c:\mydisk\mydir\data.csv" befinden, geben Sie mydata
Berechnen Sie die Korrelationsmatrix mit cor(). Zum Beispiel: cor (mydata). Oder Sie speichern die Korrelationsmatrix als Objekt für die spätere Verwendung mit: cormat
Holen Sie sich die Daten. SAS kann Daten in vielen Formaten lesen. Wenn Sie Ihre Daten in Excel speichern, haben Sie einen Betreff in jeder Zeile und eine Variable in jeder Spalte
Lesen Sie die Daten in SAS ein. Sie können den IMPORT-Assistenten verwenden, um Ihre Daten abzurufen. Klicken Sie auf "Datei", dann auf "Daten importieren" und wählen Sie dann über das Dropdown-Menü einen Datentyp aus. Klicken Sie auf "Weiter", navigieren Sie zu Ihren Daten und klicken Sie dann auf "Fertig stellen".
Berechnen Sie die Korrelationsmatrix. Wenn Ihre Daten in SAS als mydata mit den Variablen VAR1, VAR2 und VAR3 gespeichert sind, geben Sie ein: PROC CORR data = mydata; VAR var1 var2 var3; LAUF;
Verweise
- SAS: Basis-SAS 9.2-Verfahrensleitfaden
Tipps
- Sowohl in SAS als auch in R gibt es Optionen für verschiedene Arten von Korrelationen (z. B. Pearson's, Spearman's).
- Denken Sie daran, dass Korrelationen nur lineare Beziehungen finden. Wenn die Beziehung zwischen zwei Korrelationen nicht linear ist, sind Korrelationen keine gute Wahl.
- Um weitere Hilfe zu R zu erhalten, starten Sie R und geben dann ?cor ein.
Warnungen
- Wenn die zweite Referenz unten (R-Hilfe) nicht funktioniert, starten Sie R und geben Sie ?cor ein.
Über den Autor
Peter Flom ist Statistiker und lernbehinderter Erwachsener. Er schreibt seit vielen Jahren und hat in vielen akademischen Zeitschriften in Bereichen wie Psychologie, Drogensucht, Epidemiologie und anderen veröffentlicht. Er hat einen Ph.D. in Psychometrie von der Fordham University.
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