Richtige Antwort: A

Die richtige Antwort ist: Einheit von y geteilt durch Einheit von x.

1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
2. Kennwert oder Modell anwenden: Die Steigung beschreibt die Änderung von y pro Einheit x.
3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Einheit von y geteilt durch Einheit von x.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Richtige Antwort: D

Die richtige Antwort ist: r bleibt bei Einheitenwechseln standardisiert einheitenlos.

1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
2. Kennwert oder Modell anwenden: Der Korrelationskoeffizient misst Richtung und Stärke unabhängig von den Maßeinheiten.
3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet r bleibt bei Einheitenwechseln standardisiert einheitenlos.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Richtige Antwort: C

Die richtige Antwort ist: Damit der beobachtete Zusammenhang nicht nur für eine verzerrte Auswahl gilt.

1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
2. Kennwert oder Modell anwenden: Eine verzerrte Stichprobe kann Korrelation und Regressionsgerade verfälschen.
3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Damit der beobachtete Zusammenhang nicht nur für eine verzerrte Auswahl gilt.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Richtige Antwort: B

Die richtige Antwort ist: Das lineare Modell passt möglicherweise nicht ausreichend.

1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
2. Kennwert oder Modell anwenden: Systematische Muster in den Residuen deuten darauf hin, dass weitere Struktur in den Daten verbleibt.
3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Das lineare Modell passt möglicherweise nicht ausreichend.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.

Richtige Antwort: A

Die richtige Antwort ist: Er beschreibt einen starken linearen Zusammenhang, aber nicht automatisch Kausalität.

1. Datenbeziehung erkennen: Ordne Punktwolke, Richtung, Stärke, Regressionsgerade oder Residuum richtig ein.
2. Kennwert oder Modell anwenden: Auch ein hoher Betrag von r beweist keine Ursache-Wirkung-Beziehung.
3. Ergebnis prüfen: Das Ergebnis lautet Er beschreibt einen starken linearen Zusammenhang, aber nicht automatisch Kausalität.. Unterscheide dabei Zusammenhang, Vorhersage und Kausalität.