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[Patricinho90]

Hallo zusammen,

ich möchte die Korrelation zweier Variablen (in SPSS) berechnen. Zum einen habe ich eine dichotome Ja/Nein Variable, und eine ordinale 5 Punkte Likert Skala (n=40). Ich bin mir leider momentan gerade nicht sicher, welche Korrelation ich in diesem Fall anwenden kann. Kann mir da jemand einen Tipp geben?

Oder ist vielleicht ein Chi-Quadrat-Test auf Unabhängigkeit die beste Lösung?

Ich bin für jede Antwort dankbar.

Mit besten Grüssen,
Patrick

[bele]

Eine Korrelation und ein Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest beantworten verschiedene Fragestellungen. Für eine weitergehende Beratung müsstest Du die Fragestellung schon darlegen. Ansonste spräche bislang nichts gegen eine Spearman-Korrelation (oder einen Wilcoxon-Rangummentest oder einen Chi-Quadrattest, je nachdem, welche Frage Du beantworten willst).

LG,
Bernhard

[Patricinho90]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine schnelle Antwort.

Ich will mit der Korrelation zeigen, dass die Ausprägung in der Likert-Skala einen Zusammenhang mit der Wahl bei der dichotomen Variable Ja/Nein hat.

In meinem konkreten Fall: Hängt das Ekelempfinden (Likert-Skala) mit der Konsumentscheidung (dichotome Ja/Nein Variable) zusammen.

[bele]

Suchen wir danach, ob das Ekelempfinden bei der einen Gruppe höher als bei der anderen Gruppe ausgeprägt ist, dann böte sich eine Pearson-Korrelation oder ein Rangsummentest an. Suchen wir auch andere Unterschiede (z. B. Gruppe "Ja" hat ganz extreme Werte, 1 und 5 sind häufig, Gruppe "Nein" hat moderate Werte, 3 ist häufig, es ist mir egal, wenn im Durchschnitt das gleiche herauskommt), dann kann der Chiquadrattest passender sein.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

und eine ordinale 5 Punkte Likert Skala

Das ist keine Likert-Skala. Das ist ein einzelnes Item vom Likert-Typ a.k.a. Likert-Item oder Likert-skaliertes Item.
Eine Likert Skala hingegen besteht aus mehreren solcher Items, deren Scores summiert werden. Likert-Items werden als oridnalskaliert behandelt, die Summenscores von Likert-Skalen hingegen als intervallskaliert.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons