Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Zusammenhangs- und Einfluss-Analyse

Korrelation, Regression und ANOVA - alles das Gleiche?

👉 Woher kommen Korrelation und Regression?
👉 Woher kommt die Varianzanalyse (ANOVA)?
👉 Was sind die Gemeinsamkeiten von ANOVA und Regression?

Wenn Korrelation, Regression und Varianzanalyse (ANOVA, Analysis Of Variance) das Gleiche wären, bräuchten wir keine unterschiedlichen Namen für die drei Verfahren - oder? Die Unterschiede sind tatsächlich eher historisch gewachsen und liegen weniger in den Unterschieden zwischen den Verfahren selbst.

Klassischerweise wurde die Regression verwendet, wenn die Einflussgrößen messbar oder variabel sind, z. B. Temperatur und Druck. Die Varianzanalyse oder ANOVA bewertete klassischerweise kategoriale oder attributive Einflüsse wie verschiedene Maschinen oder Werkzeuge. In der praktischen Anwendung gab und gibt es häufig beide Arten von Einflüssen, so dass die ursprünglichen Methoden weiterentwickelt wurden.

Die Folge gibt einen Einblick in die geschichtliche Entwicklung von Korrelation, Regression und ANOVA und zeigt auf, wie diese Verfahren mit dem allgemeinen linearen Modell (general linear model, GLM) zusammehängen.

Links

👉 Kinship & Correlation
👉 Datenanalyse-Methoden & Leben von Ronald A. Fisher
👉 Rutherford, Andres (2000) "Introducing Anova and Ancova: A GLM Approach (Introducing Statistical Methods)" Sage Publications Inc., ISBN 9780761951612
👉 Stigler, Stephen M. (1986) "The History of Statistics: The Measurements of Uncertainity Before 1900" Harvard University Press, ISBN 9780674403406

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Barbara Bredner, [email protected]