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Statistisches Denken zur industriellen Problemlösung
Um den Einfluss ungewöhnlicher Beobachtungen und Ausreißer auf den Korrelationskoeffizienten zu untersuchen, verwenden wir die demoCorr Skript. Dieses Skript befindet sich im JMP-Beispielskriptverzeichnis.
Das Demo-Korrelationsskript beginnt mit mehreren Beobachtungen und ermöglicht es uns, Punkte zu ziehen oder neue Punkte hinzuzufügen und Änderungen im Korrelationskoeffizienten zu untersuchen.
Die anfängliche Korrelation beträgt 0,675. X und Y sind positiv korreliert. Wenn also X zunimmt, nimmt im Allgemeinen auch Y zu.
Wenn ich eine neue Beobachtung bei einem niedrigen Wert von Y und einem hohen Wert von X hinzufüge, sinkt die Korrelation.
Wenn ich diese Beobachtung auf einen hohen Wert von Y und einen niedrigen Wert von X ziehe, fällt die Korrelation wieder ab.
In beiden Fällen können wir ohne Betrachtung des Diagramms den Schluss ziehen, dass zwischen den beiden Variablen keine Beziehung besteht.
Was passiert, wenn dieser Punkt sowohl für X als auch für Y ein Ausreißer ist? Ich werde die Achsen für X und Y ändern und diese Beobachtung bei Extremwerten für beide Variablen hinzufügen.
Merkst du jetzt, was mit der Korrelation passiert? Die Korrelation ist jetzt stark positiv. Dieser eine Ausreißer hat dazu geführt, dass die Korrelation aufgeblasen wurde.
Schauen Sie, wie wichtig es ist, Ihre Daten zu zeichnen, bevor Sie die Ausgabe interpretieren!
