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Veröffentlicht von:Adaleiz Blessman Geändert vor über 9 Jahren
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Forschungsmethodik II, SS 2010 Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer
Korrelation Forschungsmethodik II, SS Vesna Pavlovski & Julia Pichlhöfer
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Wozu dient dieses Verfahren?
Prüfen von Zusammenhangshypothesen Analyse der Beziehungen von Variablen Vorhersage ? ? ?
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Karl Pearson
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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
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Scatter - Diagramme
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Korrelation ≠ Kausalität
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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:
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Statistisches Vorgehen
Kovarianz berechnen Korrelation berechnen Die Nullhypothese prüfen (H0: p=0)
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Kovarianz ist die Grundlage der Korrelation
ist der Mittelwert der Produkte der korrespondierenden Abweichungswerte (x, y) einer Person. („Varianz“)
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Berechnung der Mittelwerte:
Berechnung der Kovarianz:
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Berechnung der Korrelation
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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
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Partialkorrelation Ein Beispiel: n = 100
Blutdruck x Reaktionsgeschwindigkeit: +.31 Blutdruck x Alter: +.64 Alter x Reaktionsgeschwindigkeit: +.47
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Signifikanzprüfung ns!
Die partielle Korrelation (unter Ausschluss des Alters r = .02; ns.) legt nahe, dass der Zusammenhang auf den Einfluss des Alters zurückzuführen ist.
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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 .
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Punktbiserale Korrelation
1 dichotome Variable 1 intervallskalierte, normalverteilte Variable Beispiel: Geschlecht und Körpergröße Formel und Signifikanzprüfung (Handout)
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Vierfelderkorrelation / Phi - Korrelation
2 dichotome Variablen: Geschlecht und Depressionen von Patienten r = - 0,166 = 8,101 p < .01 Depressionen keine Depressionen Männer a = 10 b = 101 Frauen c = 40 d = 143
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Art der Daten geeigneter Test Name des Tests in SPSS
Statistische Verfahren am Computer Art der Daten geeigneter 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-Korrelation Korrelation - Distanzen
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für eure Aufmerksamkeit!
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