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[dkv2013]

Hallo zusammen,

ich habe ein Problem mit der Korrelation nach Spearman! Ich habe mit SPSS für die Korrelationskoeffizient den Befehl ausgeführt: Korrelation>bivariat>Korrelation nach Spearman + einseitig. Das Ergebnis zeigt einen negativen Koeffizient mit Signifikanzniveau von 0,39. Ich bin mit dem Ergebnis verzweifelt. Denn meine Daten weisen ziemlich gemeinsamen Trend auf. Deswegen habe ich mit Excel noch mal gerechnet mit Kurzformel der Rangkorrelation (wobei die Bindungen mit Median-Formel gerechnet wird). Ich habe dann einen positiven Korrelationskoeffizient erhalten.

Skala der 1.Variable: 1-6; Skala der 2.Variable: 1-5

Weiß jemand, wo das Problem liegen könnte. Gibt es vielleicht andere Weise, das Ergebnis zu überprüfen? Ich bin für jede Hilfe sehr dankbar!

mfG

[PonderStibbons]

Das Ergebnis zeigt einen negativen Koeffizient mit Signifikanzniveau von 0,39. Ich bin mit dem Ergebnis verzweifelt. Denn meine Daten weisen ziemlich gemeinsamen Trend auf.

Anscheinend eine sehr kleine Stichprobe.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[dkv2013]

Bei n=170! Meinen Sie wegen der kleinen Stichprobe ist das Signifikanzniveau niedrig? Ich habe bei allen Verfahren U-Test, Chi Quadrat, Rangkorrelation solch niedriges Signifikanzniveau. Aber ein p < 5% erscheint bei allen Verfahren nicht.

mfG,

[PonderStibbons]

170 wäre allerdings nicht klein. Jetzt wäre ich auf die tatsächliche Höhe des
Korrelationskoeffizienten neugierig; und auf die Angabe, warum man wegen
eines nicht signifikanten Koeffizienten verzweifelt sein sollte. Oder worum
es bei der Studie überhaupt geht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Hallo mfG,

wenn Du mit zwei verschiedenen Software-Produkten zwei verschiedene Ergebnisse für dieselbe Aufgabe bekommst, dann hast Du mindestens in einem von beiden was falsch gemacht. Wenn Du nun nicht mehr verrätst wird es uns kaum gelingen, Deine(n) Fehler zu finden.

Du könntest zum Beispiel ein Scatterplot Deiner Daten hochladen, damit andere Deinen Eindruck eines "ziemlich gemeinsamen Trends" beurteilen können. Gibt es sehr viele Bindungen? Dann könnte der Eindruck vom Scatterplot auch ganz falsch sein, weil man meist nicht sieht, wenn sehr viele Punkte übereinander liegen. Wie "geheim" sind die Daten? Vielleicht könntest du eine Stichprobe davon hochladen, damit andere für Dich nachrechnen können, welches Ergebnis denn jetzt richtig ist. Ach ja: Wenn Du die Hintergründe zu den Daten geschildert hast, wird P. Dir sagen, warum Du nicht einseitig testen solltest, aber das kommt später

LG,
Bernhard

[dkv2013]

Hallo,

vielen Dank für die Antworten! Natürlich wollte ich meine Daten nicht geheim halten. Hier sind die Streudiagramme:



Ich möchte den Zusammenhang zwischen der Internetnutzungshäufigkeit (1) und der Einstellung ggü. Produktinformationen (2), Produktbewertungen (3), Preisvergleiche (4) im Internet (die jeweils durch die Wichtigkeit gemessen werden) prüfen.

z.B: Die Korrelationskoeffizient zw. (1) und (2) lautet -0,42 mit p=0,295. Bei Selbstberechnung ergibt sich r=0,44. Wobei die Häufigkeiten so ausschauen: Skala (Häufigkeit)

Bei 1. Variable: 1 (0); 2 (0); 3 (0); 4 (1); 5 (7); 6 (162)
Bei 2. Variable: 1 (30); 2 (22); 3 (26); 4 (41); 5 (51)

Denn alle Hypothesen in meiner Arbeit werden abgelehnt, bin ich echt pessimistisch! Ich bin SPSS-Anfänger, freue ich auf eures Feedback! Vielen Dank!

lg,

dkv

[PonderStibbons]

Der Koeffizient kann angesichts Dener Verteilung nicht richtig sein.
Varoable 1 weist extrem wenig Varianz auf. Und bei n=170 wäre ein
Koeffizient-0,42 ganz sicher p < 0,01. Sieh einmal im output nach, ob
tatsächlich alle 170 Fälle ausgewertet wurden.

Und streich bitte mal die vielen Ausrufezeichen aus der Überschrift, ist
keine Kirmes hier.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[bele]

Denn meine Daten weisen ziemlich gemeinsamen Trend auf.

PonderStibbons ist mal wieder zurückhaltend mit der Formulierung, dass die Variable 1 eine geringe Varianz aufweist. Man könnte auch sagen, Variable 1 ist eine Konstante mit Ausreißern: 95% der Fälle sind 6. Korrelationen mit Konstanten sind 0. Es können also nur Korrelationskoeffizienten herauskommen, die so groß sind, dass sie durch 1/20 der Daten erklärbar sind. Die Leute, bei denen Variable 1 5 ist, streuen schön gleichmäßig über die Variablen 2 etc. Wo Du da einen Trend siehst, kann ich gerade nicht erkennen.

Denn alle Hypothesen in meiner Arbeit werden abgelehnt, bin ich echt pessimistisch!

Na ja, immerhin werden die Hypothesen wahrscheinlich nicht abgelehnt, sondern bloß die Nullhypothese nicht abgelehnt. Der Grund dafür könnte allein in der Skalierung der Internetnutzung liegen. Ob das etwas schlechtes ist hängt davon ab, wofür Du ein signifikantes Ergebnis brauchst. Eine Studie ist nicht automatisch schlecht, weil ihr Ergebnis nicht signifikant ist. Aber das ist wieder die Frage nach den Hintergründen der Studie.

LG,
Bernhard