ich bin ein PASW-Neuling und noch statistisch unerfahren..
Meine Fragen sind folgende:
- ich habe eine Parametervariation eines Systems durchgeführt, wobei ich zwei Parameter variiert habe. Der Hauptparameter A wurde variiert in drei Schritten (0.8, 1.0 und 1.2). Innerhalb eines Wertes für A wurde der Parameter B varriert, ebenfalls zu 0.8, 1.0 und 1.2. Ein Globalparameter K hat hierbei stets den Wert 3.
Zusätzlich wird für die Einstellung A=1.0 und B=1.0 der globale Parameter K von 3 zu 2 und 4 varriert.
Ich habe demnach für 11 Einstellungen des Systems Systemantworten in Form von Kennwerten generiert, welche beispielsweise wie folgt aussehen:
[A=0.8, B=0.8/1.0/1.2] = 1,64 / 1,94 / 2,24
[A=1.0, B=0.8/1.0/1.2] = 1,73 / 1,99 / 2,31 --- für K = 3
[A=1.2, B=0.8/1.0/1.2] = 1,81 / 2,09 / 2,44
[A=1.0, B=1.0] = 2,01 ---für K = 2
[A=1.0, B=1.0] = 1,91 ---für K = 4
Dieser Datensatz beschreibt das Verhalten für Kennwert_a für die Parametervariation.
Nun möchte ich untersuchen, wie ein anderer Kennwert_b mit Kennwert_a über die Variation der Parameter korreliert.
Kennwert_b:
[A=0.8, B=0.8/1.0/1.2] = 0,33 / 0,30 / 0,27
[A=1.0, B=0.8/1.0/1.2] = 0,41 / 0,40 / 0,33 ---- für K = 3
[A=1.2, B=0.8/1.0/1.2] = 0,47 / 0,48 / 0,41
[A=1.0, B=1.0] = 0,42 ---für K = 2
[A=1.0, B=1.0] = 0,33 ---für K = 4
Um den Korrelationskoeffizienten nach Pearson zu berechnen, müssen die Variablen ja normalverteilt sein. Dies habe ich mit den Kolmogorov-Smirnov-Test erfolgreich überprüft, d.h. es liegt stets ein deutlich nicht signifikanter p-Wert vor von ungefähr p = 0.8 (nur eine Variable weist mit p = 0.2 eine niedrigere Irrtumswahrscheinlichkeit auf).
Mit meinen bescheidenen statistischen Kenntnissen fällt es mir aber schwer, zu beurteilen, ob wirklich eine Normalverteilung vorliegt. Schaut man sich Kennwert_a und Kennwert_b an mit ihren Wertebereichen, sieht es für mein Auge nicht wirklich nach einer Normalverteilung aus. Was meint ihr?
Nun gut, wenn ich die Normalverteilung anehme, möchte ich nun untersuchen, wie die einzelnen Kennwerte miteinander korrelieren. Hierfür habe ich die Pearson-Korrelation verwendet und die einzelnen Kennwerte (mit allen 11 Varianten) einzeln miteinander korreliert, sodass ich eine Korrelationsmatrix erhalte. Meine Frage: Kann ich diese Korrelation von jedem einzelnen Kennwert mit allen anderen (bzw. (n-1!)) auch automatisiert durchführen? Ich will also, dass PASW dies automatisch macht und ich nicht jede Korrelation händisch machen muss.
Wäre super, wenn ihr mir bei meinen Fragen helfen könntet.
Ich danke Euch vielmals im Voraus!
Viele Grüße,
Andi
