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[_Marie_]

Hallo,

im Rahmen meiner Hausarbeit erstelle ich für die interessierenden Variablen eine Korrelationsmatrix. So wie ich es verstanden habe, ist eine Bivariate Korrelation nach Pearson für intervallskalierte und dichotome Variablen angebracht.
Ich habe nun als Geschlecht n = 194 männliche, n = 308 weibliche und n = 4 diverse Fälle.
Meine Frage ist nun: gibt es eine Begründung, die diversen Fälle rauszulassen? Das soll auf keinen Fall diskriminierend gemeint sein, nur frage ich mich, ob die ungleiche Verteilung nicht problematisch ist?

Für den Fall, dass ich die Fälle drin lasse - wie integriere ich das Geschlecht dann in die Korrelationsmatrix?

Vielen Dank und liebe Grüße,
Marie

[PonderStibbons]

Aber wie will man eine Pearson-Korrelation mit einem dreistufigen kategorialen Merkmal berechnen?

[_Marie_]

Ja, das habe ich mich auch gefragt… es muss ja keine Pearson-Korrelation sein?

[bele]

n = 4 diverse Fälle.
Meine Frage ist nun: gibt es eine Begründung, die diversen Fälle rauszulassen?

Ich sehe kein Problem in der Feststellung, dass n = 4 Personen keine repräsentative Stichprobe sein können und daher in diesem Aspekt nicht ausgewertet werden. Hinter "divers" verstecken sich mehr als 4 verschiedene Geschlechtsidentitäten bzw Gründe, sich für ein Kreuzchen bei "divers" zu entscheiden. Leider hast Du diese Subgruppe unzureichend abgebildet, um Aussagen über sie treffen zu können

LG,
Bernhard

[_Marie_]

Vielen Dank für die Rückmeldung.

Ich sehe das auch so. Das Problem, was sich mir stellt ist nur, dass es verlangt wird, eine Korrelationstabelle mit allen in der Hausarbeit verwendeten Variablen zu erstellen. Neben ein paar dichotomen Variablen habe ich sonst (zum Glück) nur intervallskalierte Variablen. Nur das Geschlecht stellt hier ein Problem dar...

[bele]

So eine Korrelation zwischen drei nicht-ordinalen Stufen auf der einen Seite und intervallskaliert auf der anderen Seite müsste ja beschreiben, wie gut unterschiedlich die metrische zwischen den Geschlechtsbezeichnungen ist. Wollte man das testen würde man eine ANOVA rechnen und das Effektstärkemaß dazu ist oder . Schau Dir mal an, ob das Dein Problem löst.
kurz: https://youtu.be/lCRiOkwHIGA?t=515
länger: https://youtu.be/FwFByh36m8Y
schriftlich: https://www.statology.org/eta-squared/

LG,
Bernhard