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Understanding Correlation Matrices
Korrelationsmatrizen (zusammen mit ihren nicht standardisierten Gegenstücken, den Kovarianzmatrizen) liegen den meisten statistischen Methoden zugrunde, die Forscher heute verwenden. Eine Korrelationsmatrix ist mehr als eine mit Korrelationskoeffizienten gefüllte Matrix.
Der Wert einer Korrelation in der Matrix schränkt die Werte der anderen ein, und die multivariaten Implikationen dieser Aussage sind ein Hauptthema des Bandes. Alexandria Hadd und Joseph Lee Rodgers behandeln viele Merkmale von Korrelationsmatrizen, darunter statistische Hypothesentests, ihre Rolle in der Faktorenanalyse und der Strukturgleichungsmodellierung sowie grafische Ansätze.
Sie veranschaulichen die Diskussion mit einer Vielzahl lebendiger Beispiele, darunter Korrelationen zwischen Intelligenz, die in verschiedenen Altersstufen bis hin zur Adoleszenz gemessen wurde, Korrelationen zwischen Ländermerkmalen wie öffentlichen Gesundheitsausgaben, Lebenserwartung im Gesundheitsbereich und Erwachsenensterblichkeit, Korrelationen zwischen Wohlbefinden und Vitalstatistiken auf Staatsebene, Korrelationen zwischen der rassischen Zusammensetzung von Städten und professionellen Sportmannschaften und Korrelationen zwischen Kinderwunsch und Kindererziehungsergebnissen im Laufe des reproduktiven Lebens. Dieser Band kann in einer Reihe von Disziplinen sowohl im Statistikunterricht für Studenten und Absolventen als auch im Forschungslabor effektiv eingesetzt werden.
| ISBN: | 9781544341095 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 136 |
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