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[Mimm]

Hallo,

ich weiß, dass ich testen kann, ob zwei Korrelationen signifikant unterschiedlich sind. Aber kann ich auch testen, ob eine "Gruppe" von Korrelationen signifikant größer ist als die andere Gruppe?
Konkret: Ich habe 79 Fragebogenitems entwickelt. Jedes Item gehört zu einer von drei Ebenen und zu einem von drei Kontexten. Nun will ich zeigen, dass die Korrelationen zwischen Items gleicher Kontexte insgesamt höher sind als die Korrelationen zwischen Items gleicher Ebenen. Deskriptiv sieht es ganz stark danach aus, aber ein inferenzstatistischer Test wäre schön.

Danke!

[Mimm]

Ich habe die Antwort inzwischen selbst herausgefunden, weil ich meine Dozentin gefragt habe. Also falls sich irgendwann mal jemand wieder dieselbe Frage stellt:
Man muss die Korrelationen erst Fisher's z-transfomieren. Dann kann man einfach einen t-Test mit unabhängigen Stichproben berechnen.
Falls jemand anderer Meinung ist, würde das mich auch interessieren

[PonderStibbons]

Wieso man erst Fisher-z-transformieren sollte, um einen t-Test zu rechnen, erschließt sich mir nicht.
Im Zweifel hätte es auch ein simpler U-Test getan. Aber das eigentliche Problem ist, ob die
Koeffizienten alle als voneinander unabhängige Beobachtungen angesehen werden können.
Wenn man aber r(x1x2) in der einen Gruppe hat und r(x1x3) in der anderen, sieht es nicht
danach aus.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Mimm]

Ja, ich fand es auch nicht ganz überzeugend...
Als Begründung für Fisher-z hat sie gesagt, erst dann seien die Werte intervallskaliert.
Nein, eigentlich sind es keine unabhängigen Korrelationen.

[PonderStibbons]

Eine konfirmatorische, zur Not auch exploratorische Faktorenanalyse
könnte vielleicht hilfreich sein.

Mit freundlichen Grüßen

P.