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Wertzahlen sind leicht zu finden, z. B. ist für die Rubrik mit p 

 = 8 Varianten in der obersten Zeile der ax ay - Wert = -^ 2 ; in- 

 dem ax = -^- 2 und ay = -}- 1 usw. Man multipliziert nun in jeder 

 Rubrik die Individuenanzahl p mit der Wertzahl und summiert für 

 jeden Quadranten separat, was für die Revision der Rechnung sehr 

 praktisch ist. Wir haben sodann: 



Für die Plusquadranten: 



Links oben Rechts unten 



p • ax ay ^ • ax ay 



12 = 2 2 . 1 = 2 



6- 1 = 6 2 



8 



Alle positive Werte -j" ^^ 



Dazu die negativen Werte -f- 120 

 Totale Produktensumme 



2;^ax ay = ~ 110 



Alle negative Werte ~ 120. 

 Damit sind die Vorbereitungen fertig. Die theoretische Korre- 

 lationsformel war r = -^—^ — —, woraus wir die Rechnungsformel 



w Cx <yy 



r = "^ ^ ^ ' ^— ^ gebildet haben. In dieser Formel setzen 



wir nun alle die speziell gefundenen Bestimmungsstücke ein, wo- 

 durch wir folgendes erhalten: 



^110-^ (224 ■ -f- 0,268 > 0,406) _ -^ 1 10 ^ (-f- 24,373) _ . ^ . .y 

 ^~ 224-0,829.1,031 ~ 191,453 —•^447. 



Der Korrelationskoeffizient zwischen Körnergewicht und Eett- 

 prozent des betreffenden Hafermaterials war sodann r^=-^ 0,447; 

 während die (jALTON'sche graphische Methode gegen -f- 0,49 ergab. 



Die hier benutzte genauere Berechnungsmethode ist schon des- 

 halb besser, weil alle Varianten gleichviel Einfluß auf die Be- 

 stimmung üben müssen. Wie man sieht, ist die hier benutzte Me- 

 thode gar nicht schwierig. Wegen der bei größeren Tabellen zahl- 

 reichen kleinen Multiplikationen und Additionen muß natürlich gut 

 aufgepaßt werden. Die beste Kontrolle ist, die Berechnung zwei- 

 mal auszuführen, aber mit verschieden gewählten ^x und Ay\ Dieses 

 ist auch „frischer" als die Rechnung rein zu wiederholen. 



Nach Pearson und Filon ist der mittlere Fehler des Korre- 



1 — r^ 

 lationskoeffizienten mi= -.X— — ; in dem gewählten Beispiel also 



Vn 



