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[sarah84]

Halli hallo,

Könnt ihr mir vielleicht helfen?

Ich habe zwei unabhängige und eine abhängige Variablen und möchte schauen, wie stark die uv jeweils mit der av zusammenhängen. Jetzt will ich aber nicht, dass irgendwelche Zusammenhänge zwischen den zwei uv untereinander alles möglicherweise verzerren. Ist dann die "partielle Korrelation" das Mittel meiner Wahl?

Viele Grüße und euch ein schönes Wochenende
sarah

[Albrecht]

Ja. so ist es.

[Albrecht]

Es kann aber unter Umständen besser sein mit einem anderen Verfahren bspw. Multiple Regressionsanalyse zu arbeiten, das auch die partiellen Korrelationen berücksichtigt.
Das ist allerdings von der genauen Fragestellung abhängig.

[sarah84]

Hallo Albrecht,

vielen Dank für deine Antworten. Ich nehme an, dass ich meinem Fall auch die partielle Korrelation ausreicht, da es sich hierbei um eine Art "Beschreibung" der Variablen und der Zusammenhänge handelt. Also mehr soll eigentlich nicht passieren.

In welchen Fällen wäre denn eine multiple Regressionsanalyse eher geeignet?

Schöne Grüße
sarah

[strukturmarionette]

Hi,

Könnt ihr mir vielleicht helfen?

Eine Mitteilung von Informationen zumindest darüber
- Stichprobenbeschreibungen
- Variablenbeschreibungen
- Fragestellung(en)
wäre dafür Voraussetzung.

Das:

Jetzt will ich aber nicht, dass irgendwelche Zusammenhänge zwischen den zwei uv untereinander alles möglicherweise verzerren.

ist viel zu unkonkret.

Gruß
S.

[sarah84]

Hallo strukturmarionette,

es geht um die Frage zum Besuchsverhalten von einem bestimmten Freizeitpark.

Meine Stichprobe liegt bei knapp 300 befragten Leuten.
Jetzt habe ich z.B. diese Variablen hier: Bildungsniveau, Altersklassen, Entfernungsklassen zum Freizeitpark und Einkommensklassen.

Ich habe schon Mittelwerte errechnet und in Tabellenform dargestellt (z.B. durchschnittle Anzahl der Besuche für Besucher bis 25, 26-50, 51 bis 75 Jahren usw.). Das habe ich auch für Entfernungsklassen und für Einkommensklassen. Jetzt würde ich gerne schauen ob es da Zusammenhänge zwischen meinen Variablen und der Anzahl der Besuche gibt und das dann bei den Tabellen kommentieren. Weil ich aber nicht will, dass sich zum Beispiel das Alter und das Einkommen gegenseitig beeinflussen, habe ich eine partielle Korrelation nach Spearman durchgeführt und damit die Zuammenhänge zwischen jeweils einer Variable und der Besuchshäufigkeit beschrieben.

Habe ich das nun falsch gemacht?

Schöne Grüße
sarah

[strukturmarionette]

Hi,

z.B. diese Variablen hier: Bildungsniveau, Altersklassen, Entfernungsklassen zum Freizeitpark und Einkommensklassen.

Habe ich das nun falsch gemacht?

Partielle Korrelationen zu berechnen ist grundsätzlich nicht falsch. Wobei ich mich frage, wie Du das mit Spearman berechnet hast?

Als Beispiel für Deine UVs listet Du oben einige deiner offensichtlich klassierten kategorialen (wohl ordinalskalierten) Variablen auf.
Zunächst fällt auf, dass die offensichlich alle nicht unabhängig voneinander sind.
Wieviele Deine Insgesamt-Variablen willst Du denn noch per Partieller Korrelation untersuchen?

Wenn Du Dir über alle Deine UVs im Klaren bist, dann könntest Du ggfs auf eine der Möglichkeiten des 'statistischen Ausprobieren' zurückgreifen.

In SPSS sind für diesen Zweck einige Automatismen implementiert, die u.a. in der Hilfe zur Multiplen Linearen Regression dort nachzulesen wären.

Gruß
S.

[sarah84]

Hallo strukturmarionette,

vielen Dank für deine Antwort!

Ich habe diesen Programmiercode hier auf den Hilfeseiten von SPSS im Internet gefunden:

NONPAR CORR x y z
/MISSING = LISTWISE
/MATRIX OUT(*).
RECODE rowtype_ ('RHO'='CORR') .
PARTIAL CORR x y BY z
/MISSING = LISTWISE
/MATRIX IN(*).

Damit kann man nach den Angaben von IBM partielle Korrelationen nach Spearman rechnen.

Sehr viel mehr Variablen als die, die ich genannt habe, interessieren mich hier aktuell nicht. Es sind alles in allem etwa 4-5 Variablen.

Aber was genau meinst du mit "statistisch ausprobieren"? Meinst du damit z.B. auf Autokorrelation prüfen?

Schöne Grüße
sarah

[strukturmarionette]

Hi,

Aber was genau meinst du mit "statistisch ausprobieren"? Meinst du damit z.B. auf Autokorrelation prüfen?

- Das beträfe wohl eher Anwendungsvoraussetzungen von Regressionsmodellen.

- Ich meinte ganz einfach nur diese Vorwärts- ud Rückwärtselektionen. Die sind manchmal 'beliebt' wenn durch Ausprobieren eine 'gutes' Modell herbeigezaubert werden soll bei Unklarheit hinsichtlich der UVs.

- Und: Danke Danke für den SPSS-Code

Gruß
S.

[sarah84]

Hallo strukturmarionette,

alles in allem heißt das nun ja, dass ich das so machen kann und eine vollständige multiple Regressionsanalyse in meinem Fall eigentlich gar nicht zwingend erforderlich ist, oder?

Bitte für den Code.

Schöne Grüße
sarah