Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PonderStibbons » Mo 27. Jul 2015, 13:48

Und jetzt ist eben die Frage, ob es einmal zwischen den Datenreihen der Suchmaschinen und einmal zwischen denen der Regionen signifikante Unterschiede gibt.

Deine Datenreihen sind aggregierte Daten, das kannst Du so ohne weiteres
nicht auswerten. Du solltest die Daten anders anlegen. Jedes Thema ist dabei
je 1 "Fall"=1 Zeile in der Datenatrix. Dieser "Fall" enthält mehrere Messungen
(Spalten).

E.g. Fall "Kabinettsumbildung"- Messung A: Ausführlichkeit bei google,
Messung B: Auführlichkeit bei bing, Messung 3: Ausführlichkeit bei
startpage... (etc).

Da die Messungen ordinal sind, kann man sie mit Friedman-Test und
paarweise mit Vorzeichentest vergleichen.

Dass die Fälle (Themen) teilweise nicht unabhängig sind (z.B. Griechenland/
Tsipras, Griechenland/Banken, Griechenland/Kabinett) stellt ein Problem dar,
dessen Ausmaß ich allerdings auf Anhieb nicht beurteilen kann. Eventuell
solltest Du die Angaben zum selben Themenkomplex erst aggregieren, z.B.
Median aus den Merkmalen einer Suchmaschine zu einem Thema
(e.g. Ausführlichkeit von google bei den 3 Griechenland-Theman war
2 3 3 => Median 3).

Wenn Du ordinale Daten aggregierst (z.B. alle *.com), dann ist bei
ordinalen Daten nicht der Mittelwert, sondern (wie auch beim vorstehenden
Probkem) der Median zu verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Mi 29. Jul 2015, 12:10

Hallo PonderStibbons,

hm, ok, dann ist das wohl leider doch nicht so easy. Da warte ich doch lieber, bis ein Statistik-kundiger Prof aus dem Urlaub wieder da ist, mit dem ich das besprechen kann.. ;)
Aber vielen Dank soweit für dein Feedback!

Viele Grüße,
PitPit
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon strukturmarionette » Do 30. Jul 2015, 12:48

Hi,

ich habe alle diese Punkte berücksichtigt - da sie aber nichts direkt mit der Auswertung zu tun haben, um die es hier geht

- wenn das so ist, Datenmodalität-Erhebungstechniken u.s.w. sind abgehakt, dann isses ja recht easy
- nimm Deine Rohdaten (nicht irgendwelche aggregierten oder gar prozentuierten,was auch verbreitet ist)
- formuliere möglichst konkrete Fragestellungen dazu
- definiere Deine UV(s) und AV(s)
- dann lassen sich passend zu Deinen wenigen kategorialen Variablen flott passende statistische Prozeduren finden
- aufgrund der enorm großen Stichprobenumfänge sind Dir allesamt signifikante Ergebnisse gewiss

Gruß
S.
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