Ordinale unabhängige Variable

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon Fada » Fr 8. Sep 2017, 18:20

Hallo zusammen!

Ich bin leider wirklich kein Experte in Statistik, weshalb ich dringend Hilfe bei der statistischen Analyse von Daten für meine Bachelorarbeit benötige.

Es geht hierbei um die Beziehung zwischen dem Wohlstand eines Haushaltes und der Anzahl übernommener Techniken, sprich, ob eine bestimmte Wohlstandsgruppe mehr oder weniger Techniken übernimmt. Der Wohlstand ist in 3 Gruppen eingeteilt: Arm - Durchschnitt - Reich, die Anzahl der übernommenen Techniken liegt zwischen 0 und 8. Meine Frage ist nun, wie ich die ordinale Angabe des Wohlstandes am besten mit den Ratioangaben der Anzahl Techniken vergleichen kann? Ich bin mir erstens nicht sicher welches Verfahren ich genau verwenden muss (habe an einfache lineare Regression gedacht) und wie ich die ordinalen Angaben anzeigen kann (ich habe gelesen, dass es nicht immer ohne weiteres möglich ist, 1, 2 und 3 zu benutzen).

Vielen Dank schon einmal im Voraus,
liebe Grüße,

Stefan
Fada
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon PonderStibbons » Fr 8. Sep 2017, 18:30

Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon Fada » Fr 8. Sep 2017, 20:00

Vielen lieben Dank für die schnelle Antwort,

dass scheint in der Tat die richtige Methode zu sein :)
Fada
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon Fada » Mo 11. Sep 2017, 15:12

Hallo noch einmal!

Ich habe jetzt den Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. auf meine Daten angewendet und keine signifikante Korrelation zwischen den beiden festgestellt (Korrelation=0,182, p=0,062 bei n=90), obwohl ein zuvor mit den Daten angefertigtes Diagramm sehr wohl einen Trend von höherer Adoption bei reichen Haushalten vermuten gelassen hat. Hierbei ist es jedoch wichtig zu erwähnen, dass es einige Ausreißer gegeben hat (wie zum Beispiel zwei arme Haushalte, die alle Techniken übernommen haben, was bei keinem reichen Haushalt der Fall war). Ist der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. allgemein anfällig für Ausnahmen?

Ein weiterer Vergleich von Wohlstand und Nahrungsmittelsicherheit (4 Kategorien von 'sicher' bis 'sehr unsicher') hat jedoch sehr wohl eine positive und signifikante Korrelation gezeigt (Korrelation=0,245, p=0,021). Wenn ich jetzt nachschauen will, ob es sich bei dieser Beziehung auch um eine ‘cause-and-effect’ relationship handelt, ist dies auf irgendeine Art und Weise möglich? Der ordinale Wohlstand wurde im Vorhinein bestimmt, die Haushalte wurden also anhand des Wohlstandes ausgesucht (30 per Wohlstandsgruppe).

Vielen lieben Dank noch einmal im Voraus,

Stefan
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon PonderStibbons » Mo 11. Sep 2017, 15:38

Ist der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. allgemein anfällig für Ausnahmen?

Im Gegenteil. Er behandelt die originalen Daten als Rangdaten (sofern sie es nicht bereits sind), daher
ist er robust gegen den Einfluss von einzelnen Ausreißern.
Ein weiterer Vergleich von Wohlstand und Nahrungsmittelsicherheit (4 Kategorien von 'sicher' bis 'sehr unsicher') hat jedoch sehr wohl eine positive und signifikante Korrelation gezeigt (Korrelation=0,245, p=0,021). Wenn ich jetzt nachschauen will, ob es sich bei dieser Beziehung auch um eine ‘cause-and-effect’ relationship handelt, ist dies auf irgendeine Art und Weise möglich?

Ja, aber dafür brauchst Du viele Variablen und eine sehr große Stichprobe.
Vermutlich beeinflusst das Wohlstandniveau die Nahrungsmittelsicherheit,
ein wenig auch umgekehrt, und beides wird auch von einer Drittvariable
beeinflusst. Das statistisch nachzuvollziehen und nachzuweisen ist leider
in einer nicht-experimentellen Studie schwierig.

Mit ffreundlichen Grüßen

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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon bele » Mo 11. Sep 2017, 16:06

Hallo Stefan,

Fada hat geschrieben:(Korrelation=0,182, p=0,062 bei n=90), obwohl ein zuvor mit den Daten angefertigtes Diagramm sehr wohl einen Trend von höherer Adoption bei reichen Haushalten vermuten gelassen hat.


Ich bin ein großer Fan davon, Daten in Diagramme zu packen und visuell-subjektiv zu beurteilen. Leider ist oft der Wunsch Vater des Ergebnisses. Bei n=90 sollte Spearman stabil gegenüber Ausreißern sein, andererseits ist p=0,06 ja auch nur sehr knapp vorbei an "signifikant". Wenn es Dir hilft, kannst Du das Diagramm ja mal irgendwo hochladen und von hier verlinken. Dann bekommst Du vielleicht eine Rückmeldung, ob andere auch sehen, was Du siehst.

Meine Doktorandin wird diese Woche noch auf einem Kongressvortrag sagen "Die Korrelation ist zwar signifikant, aber wie sie auf dem Streudiagramm sehen können, ist sie zu klein, um praktisch relevant zu sein".

LG,
Bernhard
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon Fada » Mo 11. Sep 2017, 17:51

Danke für die schnelle Antworten (PonderStibbons und Bernhard),

vermutlich habe ich mit "Ausreißer" nicht das richtige Wort benutzt, da die Werte ja alle zwischen 0 und 8 einigermaßen normalverteilt sind. Ich meinte vielmehr Ausreißer in einem bestimmten Wohlstandslevel (das zum Beispiel die meisten übernommenen Techniken für arme Haushalte zwischen 1 und 5 liegen, plötzlich aber 2 Haushalte die vollen 8 Techniken übernommen haben).

Hier sind die Links zu den 3 Diagrammen:

1. Wohlstand-Anzahl Techniken: https://picload.org/view/dgrdiirl/1.png.html
2. Wohlstand-Nahrungsmittelsicherheit: https://picload.org/view/dgrdiirw/3.png.html
3. Anzahl Techniken-Nahrungsmittelsicherheit: https://picload.org/view/dgrdiiri/2.png.html

Nachdem ich für alle 3 den Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. benutzt habe, zeigt sich bei Nummer 1 unerwartet keine signifikante Korrelation (Korrelation=0,182, p=0,062 bei n=90), bei Nummer 2 wie erwartet eine Korrelation (Korrelation=0,245, p=0,021 bei n=89) und bei 3 unerwartet eine Korrelation (Korrelation=0,221, p=0,038 bei n=89).

Ich bin also äußerst überrascht, wie wenig die Diagramme mit den Ergebnissen des Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. übereinkommen. Vielleicht hat das bei Nummer 1 und 3 einfach mit meiner falschen Interpretation des Diagramms zu tun. Was denkt ihr darüber?

Vielen Dank für die Hilfe,

Stefan
Fada
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon strukturmarionette » Mo 11. Sep 2017, 18:41

Hi,

Ich bin also äußerst überrascht, wie wenig die Diagramme mit den Ergebnissen des Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. übereinkommen.

- Derartige Balkendiagramme sind m.E. ungeeignet, um Deine Rho´s zu begutachten.

Gruß
S.
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon bele » Mo 11. Sep 2017, 21:37

Geht mir auch so. Ein Mosaikplot würde die ordinale Struktur Deiner Daten anschaulicher wiedergeben.

LG,
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Re: Ordinale unabhängige Variable

Beitragvon Fada » Mi 13. Sep 2017, 13:09

Hallo alle zusammen,

vielen lieben Dank für die hilfreichen Antworten, die Balkendiagramme geben in der Tat ein etwas verzehrtes Bild wieder, vor allem wenn die Anzahlen per X-Achsen Variable unterschiedlich sind.

Ich habe die Daten jetzt noch einmal grafisch dargestellt, diesmal in dem von Bernhard vorgeschlagenen Mosaikplot:

1. Wohlstand-Anzahl Techniken: https://picload.org/view/dgrcarol/wealt ... s.png.html
2. Wohlstand-Nahrungsmittelsicherheit: https://picload.org/view/dgrcaroa/wealt ... y.png.html
3. Anzahl Techniken-Nahrungsmittelsicherheit: https://picload.org/view/dgrcaror/foods ... s.png.html

Gleichzeitig kann habe ich auch die Ergebnisse des Spearman-Rangkorrelationskoeffizient rho. hochgeladen: https://picload.org/view/dgrcaroi/scree ... 6.png.html (die große eines Haushalts kann hierbei ignoriert werden, da es sich hierbei nicht um eine ordinale Variable handelt).

Kann ich somit also konkludieren, dass eine schwache Korrelation zwischen Wohlstand und Nahrungsmittelsicherheit sowie Nahrungsmittelsicherheit und Anzahl Techniken besteht, während keine Korrelation zwischen Wohlstand und Anzahl Techniken zu bestehen scheint. Zur Bewertung der Koeffizienten habe ich eine Tabelle mit Critical Values for Spearman's Rank Order Correlation von Philip H. Ramsey benutzt.

Danke für alle die Zeit die ich von euch in Anspruch nehme,

lieben Gruß!

Stefan
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