von Pokrivka » Di 30. Mai 2017, 14:18
Hallo,
Danke für deine Antwort. Ich bin neu bei dieser Methode, deswegen weiß ich leider nicht auf was es da ganz ankommt.
Auf jeden Fall will ich in meiner Arbeit überprüfen, ob Themen von Twitter und von 'traditionellen' Medien miteinander korrelieren bzw. sogar wie die Richtung des EInflusses aussieht. Dazu habe ich aus rund 100 Artikeln und 400 Twitter-Beiträgen die Themen erhoben. Mein Statistik-Professor (nicht der, bei dem ich meine Arbeit schreibe) hat mir nun vorgeschlagen, die Häufigkeiten der vorkommenden Themen miteinander anhand von Cross-lagged correlations auszuwerten.
Wie genau mache ich das nun, wenn ich zum Beispiel folgende Daten habe:
Twitter (Zeitpunkt 1) Zeitungen (Zeitpunkt 1)
Thema Wirtschaft ist 80 mal vorgekommen 20 mal
Thema Politik...40 mal 40 mal
Thema Agrarökonomie...2 Mal 0 mal...
usw....
Und dann noch Daten für Zeitpunkt 2
Das war jetzt nur ein fiktives Beispiel, da mich die prinzipielle Vorgehensweise interessiert.
Ich habe eine Studie gefunden, die dieselbe Fragestellung mittels derselben Methode behandelt. Ich habe versucht, die Kreuzkorrelationen nachzurechnen, aber wenn ich die normale Pearson-Korrelation verwende kommt bei mir etwas völlig anderes heraus.
Irgendwie kann ich die Studie aber nicht schicken, da anscheinend " das KOntingent für Dateianhänge vollständig ausgenutzt" ist.
Vielen Dank schon einmal!!!