Warum Korrelation vor Regression??????

[litti]

Hallo liebe Mitglieder,

ich habe eine Frage zu den bivariaten Korrelations- und Regressionsrechnungen.
In der Literatur zur dekriptiven Statistik lese ich immer wieder, dass eine korrelation die Stärke des Zusammenhangs anzeigt, während bei einer Regression die Art des Zusammenhangs gemessen wird. Deshalb solle man vor einer Regressionsrechnung zuerst eine entsprechende Korrelation durchführen, um zu sehen, ob überhaupt ein ZH existiert.

Bei meinen Rechnungen kommen aber bei den Regressionen die gleichen standardisierten Koeffizienten heraus wie bei den Koeffizienten zur Korrelation.
Außerdem sind die Vorzeichen bei den Regressionsparametern genauso wie bei den Koeefizienten der Korrelation, sodass die Regression eigentlich keinen Vorteil bringt!? Oder doch?

Kann ich mir dann nicht eine von beiden Verfahren sparen?


Liebe Grüße & danke für die Hilfe

Litti

[drfg2008]

Im 2-Variablen Fall sind die Ergebnisse identisch (beta <-> r).

Der Korrelation liegt (jedenfalls meiner Kenntnis nach) keine Annahme einer kausalen Richtung zugrunde. Das ist bei der Regression jedoch anders. Die der Korrelation (r-Pearson) zugrunde liegende Berechnung der Kovarianz ließe das auch nicht zwingend erwarten, da Produkte zweier Faktoren kommutativ sind.