Da wir die Theorie bereits kennen, beginnen wir hier direkt mit einer Frage:
- Bestehen Zusammenhänge zwischen dem „Preis des hauptsächlich genutzten Autos“, dem „Haushaltseinkommen in Tausend“ und dem „Schulabschluss“ einer befragten Person?
(Von der teilweisen ordinalen Skalierung der Merkmale wollen wir hier einmal absehen.)
Vermutlich können Sie sich schon vorstellen, wie die Fragestellung zu beantworten ist, dennoch möchten wir einmal eine Berechnung in SPSS durchführen. Dazu gehen wir wie folgt vor:
Optionen und Stil lassen wir unverändert!
Output
| Preis des hauptsächlich genutzten Autos | Haushaltseinkommen in Tausend | Schulabschluss | |
Preis des hauptsächlich genutzten Autos | Pearson-Korrelation | 1 | ,792** | ,102** |
Sig. (2-seitig) |
| ,000 | ,000 | |
N | 6400 | 6400 | 6400 | |
Haushaltseinkommen in Tausend | Pearson-Korrelation | ,792** | 1 | ,096** |
Sig. (2-seitig) | ,000 |
| ,000 | |
N | 6400 | 6400 | 6400 | |
Schulabschluss | Pearson-Korrelation | ,102** | ,096** | 1 |
Sig. (2-seitig) | ,000 | ,000 |
| |
N | 6400 | 6400 | 6400 | |
**. Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig). | ||||
Nicht parametrische Korrelationen
Korrelationen | |||||
| Preis des hauptsächlich genutzten Autos | Haushaltseinkommen in Tausend | Schulabschluss | ||
Spearman-Rho | Preis des hauptsächlich genutzten Autos | Korrelationskoeffizient | 1,000 | ,998** | ,114** |
Sig. (2-seitig) | . | ,000 | ,000 | ||
N | 6400 | 6400 | 6400 | ||
Haushaltseinkommen in Tausend | Korrelationskoeffizient | ,998** | 1,000 | ,116** | |
Sig. (2-seitig) | ,000 | . | ,000 | ||
N | 6400 | 6400 | 6400 | ||
Schulabschluss | Korrelationskoeffizient | ,114** | ,116** | 1,000 | |
Sig. (2-seitig) | ,000 | ,000 | . | ||
N | 6400 | 6400 | 6400 | ||
**. Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig). | |||||
Wie Sie sich sicher erinnern, unterstellt der nicht parametrische Test keine linearen Zusammenhänge, sondern verwendet die Ränge der Daten.
Im nächsten Kapitel finden Sie zum Thema der Korrelationsanalyse noch ein Lernvideo. Wir behandeln dort auch die bivariate Korrelation.
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