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[Helin23]

Hi,
ich würde gerne eine Korrelationsmatrix erstellen. Meine Variablen haben alle unterschiedliche Skalenniveaus. Ich untersuche in meiner Masterarbeit den gesamten Vorstand von 40 Unternehmen. Meine Variablen bilden hierbei immer den Durchschnittswert (z.B. das Durchschnittsalter, die durchschnittliche Amtszeit, das Bildungsniveau (Punkte von 0 bis 3 vergeben und anschließend den Durchschnitt berechnet), Frauenanteil (in Prozent), Internationale Erfahrung (in Prozent)). Ich habe sowohl binäre als auch ordinäre Skalenniveaus, aber wenn ich den Durchschnitt dieser Werte bilde, werden die Variablen dann nicht metrisch? Meine abhängigen Variablen sind ROA (Prozent), ROE(Prozent), Tobins Q (Wert)

Ich würde gerne die Korrelation nach Pearson berechnen, aber das geht ja nur zwischen metrischen Variablen. Ich weiß jedoch nicht, was für Variablen das sind, wenn man den Durchschnitt berechnet.

Vielen Dank im Voraus!

[bele]

Hallo Helin,

Um den Durchschnitt zu berechnen muss man addieren und dividieren. Du hast Dich an dieser Stelle entschieden, Dein Punktesystem als metrisch zu betrachten, auch wenn es nur ordinal ist. Wolltest Du die Ordinalskaliertheit respektieren, hättest Du keinen Durchschnitt bilden dürfen. Aus meiner Sicht ist es wenig sinnvoll, von dort jetzt wieder zurück zu kehren.

LG, Bernhard

[Helin23]

Hallo Bernhard,
danke für die Antwort. Ja, also ich möchte auch die Korrelation nach Pearson berechnen und wollte sichergehen, ob dies überhaupt bei meinen Variablen zulässig ist.

[PonderStibbons]

Hallo Bernhard,
danke für die Antwort. Ja, also ich möchte auch die Korrelation nach Pearson berechnen und wollte sichergehen, ob dies überhaupt bei meinen Variablen zulässig ist.

"Bildungsniveau 0 bis 3" wäre normalerweise eine zweifelsfrei ordinalskalierte Variable, die man nicht mitteln kann.
Da wäre eine andere Art der Aggregation angebracht (Median oder "Anteil Personen mit mindestens Bildungsgrad X"
oder dergleichen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Hallo Bernhard,
danke für die Antwort. Ja, also ich möchte auch die Korrelation nach Pearson berechnen und wollte sichergehen, ob dies überhaupt bei meinen Variablen zulässig ist.

Verstanden; die Antwort lautet, dass es eine Frage der Weltanschauung ist. Wenn man die Mittelwertberechnung für zulässig hält, dann spricht auch nichts gegen eine Pearson-Korrelation. Die durchschnittliche Amtszeit und der Frauenanteil in Prozent sind unkritisch, aber ob man Mittelwerte der Bildungsniveaupunkte ausrechnen darf, da ließe sich sicher streiten. Was ist denn der Mittelwert aus einem Abitur und einem Masterabschluss? Sind ein Abiturient und ein Master im Durchschnitt zwei Bachelor?? Und sind ein Bachelor und ein Master soviel wie ein Abiturient und ein Doktor? Wenn ja, dann spricht nichts gegen Deine Pearson-Regression. Wenn nein, dann musst Du grundlegenderes ändern als nur das Korrelationsverfahren.

LG,
Bernhard

[Helin23]

Dann ändere ich es lieber in Anteil Personen mit mindestens Bildungsgrad Master. Dann würde ja nichts gegen eine Pearson Korrelation sprechen oder? Und kann man die Pearson Korrelation bei einer Paneldatenanalyse anwenden? Ich habe danach vor, eine GLS Regression mit random effects durchzuführen.

[bele]

Anteil Personen mit mindestens Master ist jedenfalls rational skaliert. Von Panel-Regressioneb verstehe ich nicht viel.