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Korrelation Forschungsmethodik II, SS 2010 Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer.

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Präsentation zum Thema: "Korrelation Forschungsmethodik II, SS 2010 Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer."—  Präsentation transkript:

1 Korrelation Forschungsmethodik II, SS 2010 Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer

2 Wozu dient dieses Verfahren? Prüfen von Zusammenhangshypothesen Analyse der Beziehungen von Variablen Vorhersage ?

3

4 Karl Pearson

5 Wertebereich der Korrelation von -1 bis +1 r = Maß für den linearen Zusammenhang = Korrelationskoeffizient 1. Richtung des Zusammenhangs (Vorzeichen) 2. Höhe des Zusammenhangs (Absolutbetrag) r = +1 perfekte positive Korrelation r = - 1 perfekte negative Korrelation r = 0 kein Zusammenhang

6 Scatter - Diagramme

7 Korrelation Kausalität

8 Beispiel zum Pearson´s - Korrelationskoeffizienten Variablen: intervallskaliert und normalverteilt 7 Mitarbeitern einer Firma wurde ein Fragebogen zur Arbeitszufriedenheit vorgegeben. (hohe Werte, hohe Zufriedenheit) Die Anzahl der Tage im Krankenstand pro Monat wurde miterhoben. Wertetabelle:

9 Statistisches Vorgehen 1.Kovarianz berechnen 2.Korrelation berechnen 3.Die Nullhypothese prüfen (H0: p=0)

10 Kovarianz -ist die Grundlage der Korrelation -ist der Mittelwert der Produkte der korrespondierenden Abweichungswerte (x, y) einer Person. (Varianz)

11 Berechnung der Mittelwerte: Berechnung der Kovarianz:

12 Berechnung der Korrelation

13 Prüfen der Nullhypothese H0: Es besteht kein Zusammenhang H1: Es besteht ein Zusammenhang Voraussetzungen:1. n 4 2. bivariate Normalverteilung p <.05 H0 wird verworfen, es besteht ein Zusammenhang

14 Partialkorrelation Ein Beispiel:n = 100 Blutdruck x Reaktionsgeschwindigkeit: +.31 Blutdruck x Alter: +.64 Alter x Reaktionsgeschwindigkeit: +.47

15 Signifikanzprüfung ns! Die partielle Korrelation (unter Ausschluss des Alters r =.02; ns.) legt nahe, dass der Zusammenhang auf den Einfluss des Alters zurückzuführen ist.

16 Rangkorrelation Nach Spearman: Signifikanzprüfung mittels t - Prüfgröße Nach Kendall: Signifikanzprüfung mittels standardnormalverteilte Prüfgröße (z) … S ist die Kendall – Summe und ergibt sich aus P - I.

17 Punktbiserale Korrelation 1 dichotome Variable 1 intervallskalierte, normalverteilte Variable Beispiel: Geschlecht und Körpergröße Formel und Signifikanzprüfung (Handout)

18 Vierfelderkorrelation / Phi - Korrelation 2 dichotome Variablen: Geschlecht und Depressionen von Patienten r = - 0,166 = 8,101 p <.01 Depressionenkeine Depressionen Männera = 10b = 101 Frauenc = 40d = 143

19 Art der Datengeeigneter Test Name des Tests in SPSS intervallskaliert, normalverteilt Produkt-Moment- Korrelation nach Pearson Korrelation - bivariat - Pearson mind. 1 Variable ist ordinalskaliert oder nicht normalverteilt Rangkorrelation nach Spearman oder Kendalls Tau Korrelation - bivariat - Spearman Korrelation - bivariat - Kendall-Tau-b 1 der beiden Variablen ist dichotom punktbiseriale Korrelation nicht vorhanden (ersatzweise kann eine Rangkorrelation berechnet werden) beide Variablen sind dichotom Vierfelder-KorrelationKorrelation - Distanzen Statistische Verfahren am Computer

20 Vielen Dank für eure Aufmerksamkeit!


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