So berechnen Sie die punktbiseriale Korrelation in Excel

Die punktbiseriale Korrelation wird verwendet, um die Beziehung zwischen einer binären Variablen x und einer kontinuierlichen Variablen y zu messen.

Ähnlich wie der Korrelationskoeffizient nach Pearson nimmt die punktbiseriale Korrelationskoeffizient einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:

• -1 zeigt eine vollkommen negative Korrelation zwischen zwei Variablen an
• 0 bedeutet keine Korrelation zwischen zwei Variablen
• 1 zeigt eine vollkommen positive Korrelation zwischen zwei Variablen an

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie die Die punktbiseriale Korrelation zwischen zwei Variablen in Excel berechnen.

Beispiel: Punktbiseriale Korrelation in Excel

Angenommen, wir haben die folgende binäre Variable x und eine kontinuierliche Variable y:

Um die punktbiseriale Korrelation zwischen x und y zu berechnen, können wir einfach die Funktion \=KORREL() wie folgt verwenden:

Die Die punktbiseriale Korrelation zwischen x und y beträgt 0,218163.

Da diese Zahl positiv ist, zeigt dies an, dass die Variable y, wenn die Variable x den Wert „1“ annimmt, dazu neigt, höhere Werte anzunehmen, als wenn die Variable x den Wert „0“ annimmt.

Wir können dies leicht überprüfen, indem wir den Durchschnittswert von y berechnen, wenn x=0 ist und wenn x=1 ist:

(Die Formeln im untenstehenden Bild wurden mit einer englischsprachen Excel-Version erstellt. Für die deutschen Formeln siehe z.B. hier)

Wenn x = 0 ist, beträgt der Durchschnittswert von y 14,2. Wenn x = 1 ist, beträgt der Durchschnittswert von y 16,2. Dies bestätigt die Tatsache, dass die Die punktbiseriale Korrelation zwischen den beiden Variablen positiv sein sollte.

Wir können auch die folgenden Formeln verwenden, um den p-Wert für diesen Korrelationskoeffizienten zu berechnen:

(Die Formeln im untenstehenden Bild wurden mit einer englischsprachen Excel-Version erstellt. Für die deutschen Formeln siehe z.B. hier)

Es stellt sich heraus, dass der p-Wert 0,5193 beträgt. Obwohl der Korrelationskoeffizient zwischen den beiden Variablen leicht positiv ist, stellt sich jedoch heraus, dass es sich nicht um eine statistisch signifikante Korrelation handelt.

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