| PartielKor {varia} | R Documentation |
Geeignet für metrisch skalierte Daten. Es wird der "Einfluss" einer dritten Variable (Kontrollvariable) aus der Pearson-Korrelation zweier Variablen wegberechnet. Beim Test ist die Normalverteilung jeder der Variablen vorausgesetzt.
PartielKor(v1, v2, kontroll, alternative = "two.sided", conf.level = 0.95, complete = F)
v1 |
Variable 1 |
v2 |
Variable 2 |
kontroll |
Kontrolvariable |
alternative |
Rechts-, links- oder zweiseitiger Test ("greater", "less", "two.sided") |
conf.level |
Vertrauensintervall |
complete |
Wird "complete = T" gesetzt, werden Objekte, die bezüglich der drei Variablen mindestens ein NA haben, nicht berücksichtigt |
Die Funktion gibt folgenden Output (als htest-Liste):
data |
Es werden die eingegebenen Variablen angegeben |
t |
Testwert |
p-value |
p-Wert, gemäss "alternative" ausgerechnet |
alternative hypothesis: |
Es wird die Eingabe bezüglich "alternative" wiederholt |
null values: |
Unter der Nullhypothese ist die partielle Korrelation 0 |
percent confidence interval: |
Es wird die Eingabe bezüglich Vertrauensintervall wiederholt. Zudem werden die Grenze des Vertrauensintervalls angegeben |
sample estimates: |
Es wird die Pearson-Korrelation zwischen den drei Variablen, sowie die partielle Korrelation, angegeben |
number of data |
Es wird die Stichprobengrösse angegeben |
complete (only calculated for objects without NAs): |
Es wird angeben, ob bei NAs die Zeile wegfällt oder nicht. |
Paul Ruppen
Hartung, J.(1999), Statistik: Lehr- und Handbuch der angewandten Statistik, Oldenbourg: München, S. 561 ff.
bei=data.frame("verkauf"=rnorm(50,50,7)) #Beispieldaten Variable 1
bei$werb=bei$verkauf+rnorm(50,0,7) #Beispieldaten Variable 2
bei$preis=bei$verkauf+rnorm(50,0,7) #Beispieldaten Kontrollvariable
PartielKor(bei$werb,bei$verkauf,bei$preis,complete=T)