Korrelationsanalyse

SPSS Software

Das Kapitel Korrelationsanalyse in unserem Online-Kurs SPSS Software besteht aus folgenden Inhalten:

1. Korrelationsanalysen

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala > Korrelationsanalysen

   

   ... nennt man auch Korrelationsrechnung (= Korrelationsanalyse). Das Skalenniveau ist hierbei äußerst wichtig, wir unterscheiden:Kontingenzmaße für nominalskalierte Merkmaleφ- KoeffizientKontingenzkoeffizient nach Pearsonkorrigierter Koeffizient nach PearsonKontingenzkoeffizient nach CramérRangkorrelationsmaße für ordinalskalierte DatenRangkorrelationskoeffizient nach SpearmanKorrelationskoeffizienten für metrische SkalenKorrelationskoeffizient ...

2. Zusammenhangsmaße auf der Nominalskala

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala > Zusammenhangsmaße auf der Nominalskala

   

   Beispiel:Eine Befragung unter 100 Studenten bzgl. der Religionszugehörigkeit und der Studienrichtung ergibt folgendes Ergebnis:  BWL Jura Medizin Anglistikkatholisch1012618evangelisch83189muslimisch7621Im o.e. Beispiel der Religionszugehörigkeit und dem Studienfach könnte man sich die Frage stellen, den Zusammenhang zu quantifizieren, d.h. die Stärke der Zugehörigkeit durch eine Zahl auszudrücken. Beide Merkmale sind nominalskaliert, da lediglich Unterschiede, nicht ...

3. Zusammenhangsmaße auf der Ordinalskala

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf Nominal- und Ordinalskala > Zusammenhangsmaße auf der Ordinalskala

   

   Für ordinal skalierte Merkmale liegt nicht nur die Unterscheidbarkeit vor, sondern zusätzlich eine Reihenfolge, man kann daher Ränge bilden. Der Korrelationskoeffizient für die Ordinalskala ist der Spearmansche Rangkorrelationskoeffizient. Er sei an einem Beispiel vorgeführt.Beispiel: Zehn Studenten der Uni Bonn erzielen folgende Ergebnisse in ihrer Statistik- und in ihrer VWL-Klausur: Student Statistik-Note VWL-Note1sehr gutbefriedigend2gutausreichend3befriedigendgut4mangelhaftausreichend5mangelhaftbefriedigend6ausreichendausreichend7mangelhaftausreichend8gutgut9gutmangelhaft10befriedigendbefriedigendGib ...

4. Übersicht

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen > Übersicht

   

   Erst ab den Kardinalskalen sind alle Rechenoperationen erlaubt. Man nimmt für den linearen Zusammenhang zweier metrisch skalierter Merkmaleden Bravais-Pearsonschen Korrelationskoeffizienten $\ r_{BP} $oder den Korrelationskoeffizienten nach Fechner $\ r_F $

5. Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen > Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient

   

   An einem Beispiel wird der Bravais-Pearsonsche Korrelationskoeffizient erklärt.Beispiel:Es seien folgende Werte zweier Variablen X und Y gegeben: Y X24314033Berechne den Bravais-Pearsonschen Korrelationskoeffizienten.Berechnung des Korrelationskoeffizienten nach Bravais-Pearson Bravais-Pearsonscher Korrelationskoeffizient - Schema:Urliste von X und Y bestimmen.Arithmetische Mittel $\ \overline x = {1 \over n} \sum_{i=1}^n x_i $ und $\ \overline y = {1 \over n} \sum_{i=1}^n y_i $ ausrechnen.Differenz ...

6. Korrelationskoeffizient von Ferchner

   Korrelationsanalyse > Statistische Grundlagen > Zusammenhangsmaße auf metrischen Skalen > Korrelationskoeffizient von Ferchner

   

   Der Korrelationskoeffizient von Fechner benötigt ein Kardinalskalenniveau für beide Merkmale. Er wird folgendermaßen berechnet:Berechnung Korrelationskoeffizient von Fechner Korrelationskoeffizient von Fechner - Schema:Trage die Punktwolke $\ (x_i,y_i) $ in ein Koordinatensystem ab.Berechne die arithmetischen Mittel $\ (\overline x, \overline y) $.„Berechne” das Vorzeichen der Abweichungen $\ x_i- \overline x $ und $\ y_i- \overline y $ .Die Vorzeichen der Abweichungen ...

7. Durchführung in SPSS

   Korrelationsanalyse > Durchführung in SPSS

   

   Wie wir bereits gelernt haben, können die Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen ermittelt werden, um festzustellen, ob Zusammenhänge vorliegen. Wir haben bereits im Kapitel „Kreuztabellen“ die meisten relevanten Aspekte betrachtet. Auf die Darstellung folgender Funktionen werden wir uns daher nun beschränken: Analysieren  - Korrelation - Bivariat Analysieren  - Korrelation - Partiell Den Befehl „Distanzen“ werden wir nur im Lernvideo ...

8. Bivariat

   Korrelationsanalyse > Durchführung in SPSS > Bivariat

   

   ... durchführen. Dazu gehen wir wie folgt vor:Korrelationsanalyse EinstellungenOptionen und Stil lassen wir unverändert!OutputKorrelationen Preis des hauptsächlich genutzten AutosHaushaltseinkommen in TausendSchulabschlussPreis des hauptsächlich genutzten AutosPearson-Korrelation1,792**,102**Sig. (2-seitig) ,000,000N640064006400Haushaltseinkommen in TausendPearson-Korrelation,792**1,096**Sig. (2-seitig),000 ,000N640064006400SchulabschlussPearson-Korrelation,102**,096**1Sig. ...

9. Partiell

   Korrelationsanalyse > Durchführung in SPSS > Partiell

   

   ... einmal aufzeigen.Das Video wird geladen...(spss-korrelationsanalyse)