Pearson Korrelation und t-Test

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon Cry0 » Do 22. Nov 2018, 22:57

Hallo Zusammen,

ich sitze gerade an der Auswertung meiner Umfrage für meine Bachelorarbeit und verzweifle langsam, weil ich in Statistik wirklich eine Null bin.

Also ich habe in einer mehrstufigen Skala mit gleichen Abständen verschiedene Variablen bewerten lassen(trifft gar nicht zu (=1) bis trifft voll zu (=5)). Wenn ich richtig verstehe, kommen da dann ordinal skalierte Daten heraus, die aber laut Literatur, als "quasi-metrisch" verwendet werden dürfen. Nun möchte ich für jede dieser Variablen wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen männlichen und weiblichen Teilnehmern gibt, also ob sie die Variable gleich bewerten oder nicht. Dazu habe ich für beide Geschlechter zunächst zusammengetragen wie oft welche Wertung bei jeder einzelnen Variable gewählt wurde und diese dann gewichtet. Um nun den Zusammenhang festzustellen habe ich die Korrelation nach Pearson verwendet. Dabei kommen auch sinnvolle Ergebnisse (zwischen -1 und 1) heraus.
Um nun herauszufinden, ob sich diese Aussage über Zusammenhang oder nicht auf die Grundgesamtheit übertragen lässt, möchte ich nun die Signifikanz errechnen und damit fing die Unsicherheit an.

Ich bin bei meiner Recherche soweit gekommen, dass ich dazu am besten einen t-test mache und zwar für unabhängige variablen (männlich und weiblich). Dafür gehe ich in Excel auf Datenanalyse -> t-Test unabhängige Variablen mit angenommener gleicher Varianz.Dabei kamen immer Ergebnisse von p=o,x raus, also immer nicht signifikant. Das hat mich verunsichert, da ich mir irgendwie nicht vorstellen kann, dass bei einer Stichprobe von N=200 nie etwas statistisch signifikantes vorliegt.

Wie gehe ich denn richtig vor?
1)Pearson Korrelation mit den gewichteten Daten und t-Test mit den gewichteten Daten (logischerweise dann weniger Zahlen und deshalb keine Signifikanz)
2)Pearson Korrelation mit den Rohdaten und t-Test mit den Rohdaten
3)Pearson Korrelation mit gewichteten Daten und t-Test mit den Rohdaten (liefert bislang die sinnvollsten Ergebnisse)
4) Ganz anders

Welchen p-Wert muss ich überhaupt beachten? Den einseitigen oder den zweiseitigen?

Verzeiht mir bitte, die wahrscheinlich vollkommen falsche Ausdrucksweise für mein Problem, wie gesagt, ich kenne mich gar nicht aus.


Ich danke euch schonmal für eure Hilfe!


Viele Grüße
Cry0
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Re: Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon PonderStibbons » Do 22. Nov 2018, 23:13

ich sitze gerade an der Auswertung meiner Umfrage für meine Bachelorarbeit und verzweifle langsam,

Das scheint zu grassieren https://tinyurl.com/yamhs8gq .

Also ich habe in einer mehrstufigen Skala mit gleichen Abständen verschiedene Variablen bewerten lassen(trifft gar nicht zu (=1) bis trifft voll zu (=5)). Wenn ich richtig verstehe, kommen da dann ordinal skalierte Daten heraus, die aber laut Literatur, als "quasi-metrisch" verwendet werden dürfen.

Wenn mehrere solcher Bewertungen zu einer Skala zusammengefasst werden. Ein einzelnes 5er-Antwortformat streng genommen nicht.

Was heißt "Variablen bewerten lassen" konkret? Was für Variablen?

Dazu habe ich für beide Geschlechter zunächst zusammengetragen wie oft welche Wertung bei jeder einzelnen Variable gewählt wurde und diese dann gewichtet. Um nun den Zusammenhang festzustellen habe ich die Korrelation nach Pearson verwendet. Dabei kommen auch sinnvolle Ergebnisse (zwischen -1 und 1) heraus.

Das verstehe ich leider nicht. Wieso gewichten? Und was wird womit korreliert?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon Cry0 » Do 22. Nov 2018, 23:24

Erstmal vielen Dank für die schnelle Antwort.

Das scheint zu grassieren https://tinyurl.com/yamhs8gq .


Kann ich sehr gut nachvollziehen. :D


Was heißt "Variablen bewerten lassen" konkret? Was für Variablen?


Ich glaube ich hätte es besser als Item bezeichnet. Es sind verschiedene Aussagen, wie zum Beispiel "ich esse gerne Pizza". Diese wurde dann von "trifft gar nicht zu"(1) bis "trifft voll zu" (5) bewertet.

Dazu habe ich für beide Geschlechter zunächst zusammengetragen wie oft welche Wertung bei jeder einzelnen Variable gewählt wurde und diese dann gewichtet. Um nun den Zusammenhang festzustellen habe ich die Korrelation nach Pearson verwendet. Dabei kommen auch sinnvolle Ergebnisse (zwischen -1 und 1) heraus.


Die Gewichtung wurde mir von einem Kumpel empfohlen um den "Wert" des Zustimmungsgrades mit einzubeziehen. Kann natürlich aber auch sein, dass das für mein Ziel Schwachsinn ist.

Überprüft werden soll, der Zusammenhang zwischen den Geschlechtern. Deswegen habe ich die Daten nach männlich und weiblich getrennt und möchte sie nun Korrelieren und durch einen Signifikanztest überprüfen ob sich das Ergebnis der Korrelation auf die Grundgesamtheit übertragen lässt.

Viele Grüße
Cry0
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Re: Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon PonderStibbons » Fr 23. Nov 2018, 00:14

Du möchtest 2 unabhängige Gruppen hinsichtlich eines mindestens ordinalskalierten Merkmals vergleichen.
Irgendeine Bewandnis von Korrelationsberechnungen kann ich nicht erkennen, daher wäre die robusteste
Variante, einen Gruppenvergleich mit dem Mann-Whitney U-Test vorzunehmen. der vergleicht zwar keine
Mittelwerte, sagt jedoch etwas darüber aus, ob die Werte in der einen Gruppe dazu neigen größer zu sein
als die in der anderen Gruppe. t-Test wäre eventuell überlegenswert, falls auf Mittelwertvergleiche wertgelegt
wird, dazu sollte aber die Stichprobe ausreichend groß sein (Stichprobengröße ist leider nicht genannt).

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon Cry0 » Fr 23. Nov 2018, 00:26

Du möchtest 2 unabhängige Gruppen hinsichtlich eines mindestens ordinalskalierten Merkmals vergleichen.


Genau.

Irgendeine Bewandnis von Korrelationsberechnungen kann ich nicht erkennen, daher wäre die robusteste
Variante, einen Gruppenvergleich mit dem Mann-Whitney U-Test vorzunehmen. der vergleicht zwar keine
Mittelwerte, sagt jedoch etwas darüber aus, ob die Werte in der einen Gruppe dazu neigen größer zu sein
als die in der anderen Gruppe.


Naja, mein betreuender Dozent hat "vorgeschlagen" (mehr nach der Devise "mach das so"), mit dem Pearson Korrelationskoeffizient zu überprüfen, ob die Geschlechter das Merkmal ähnlich bewerten (müsste ja dann einen Zusammenhang geben) oder nicht. Deswegen wäre es schon gut wenn ich das umsetzen könnte, auch wenn es vielleicht nicht das beste mittel ist. Es wird eben "verlangt".

t-Test wäre eventuell überlegenswert, falls auf Mittelwertvergleiche wertgelegt
wird, dazu sollte aber die Stichprobe ausreichend groß sein (Stichprobengröße ist leider nicht genannt).


Stichprobengröße wird im ersten Post genannt: N=200

Mit freundlichen Grüßen
Cry0
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Re: Pearson Korrelation und t-Test

Beitragvon PonderStibbons » Fr 23. Nov 2018, 00:58

Naja, mein betreuender Dozent hat "vorgeschlagen" (mehr nach der Devise "mach das so"), mit dem Pearson Korrelationskoeffizient zu überprüfen, ob die Geschlechter das Merkmal ähnlich bewerten (müsste ja dann einen Zusammenhang geben) oder nicht. Deswegen wäre es schon gut wenn ich das umsetzen könnte, auch wenn es vielleicht nicht das beste mittel ist. Es wird eben "verlangt".

Das wäre der Punkt-biseriale Korrelationskoeffizient. Sofern
Dozent einverstanden ist, dass die 5erskala intervallskaliert
gesehen wird.

Stichprobengröße wird im ersten Post genannt: N=200

Ahja, leider überlesen.

Mit freundlichen Grüßen

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