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Zusammenhangsanalyse

Bei der Zusammenhangs-Analyse werden zwei oder mehr Merkmale dahingehend untersucht, ob es Abhängigkeiten und Strukturen in ihren Merkmalswerten gibt.

Grafisch werden variable Merkmale mit Streudiagrammen (xy-Diagrammen) dargestellt. Ein möglicher Zusammenhang zwischen einem attributiven und einem variablen Merkmal lässt sich durch gruppierte Boxplots prüfen (Beispiel gruppierte Boxplots). Werden die Häufigkeiten von variablen Merkmalen in verschiedenen Klassen miteinander verglichen, ist ein Bubble-Plot oder ein Mosaikdiagramm eine geeignete Grafik.

Der Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen lässt sich auch berechnen. Hierfür gibt es verschiedene Kennzahlen für den Grad des Zusammenhangs zweier Merkmale. Bei nominalen Merkmalen (z. B. Automarke und Tankstelle) erfolgt die Zusammenhangs-Analyse über Assoziationsmaße wie den Kappa-Koeffizienten. Für ordinale Merkmale (z. B. Einschätzung der Zufriedenheit mit der Liefertreue auf einer Skala von 1 bis 6) wird oft der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient verwendet. Er basiert auf dem Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson, der ausschließlich für metrische Merkmale (beispielsweise die Schraubenlänge) geeignet ist.

Kategoriale Merkmalswerte werden in Kontingenztafeln dargestellt. Speziell in der Medizin werden Sensitivität, Spezifität und Effizienz von diagnostischen Verfahren angegeben. Allgemein werden Einflüsse von Merkmalen auf ein gruppiertes Merkmal mittels Odds Ratios berechnet.

Der funktionale Zusammenhang von Merkmalen (Einflussfaktoren) auf eine Zielgröße wird oft mittels statistischen Prozess-Modellen (SPM) beschrieben. Für unterschiedliche Messniveaus der Einflussfaktoren gibt es drei große Klassen der SPMs: Regressionsmodelle für variable Einflussgrößen, Varianzmodelle für attributive Einflussfaktoren und Kovarianzmodelle für attributive und variable Einflussgrößen.

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