Singuläre Variablen oder Rangklassen?

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Singuläre Variablen oder Rangklassen?

Beitragvon Mackeson1 » Mo 12. Apr 2021, 09:52

Moin zusammen,

wenn ich Daten für eine Variable in Form von Bewertungen à la „1 = Stimme nicht zu“ über „2 = Stimme eher nicht zu“, „3 = Stimme eher zu“ hinzu „4 = Stimme voll und ganz zu“ vorliegen habe, muss ich bei der Ermittlung eines geeigneten bivariaten Assoziationsmaßes davon ausgehen, dass es sich um eine Ordinalskala mit Rangklassen handelt, oder habe ich mich hier verrannt?

Beste Grüße
Jannes
Mackeson1
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Re: Singuläre Variablen oder Rangklassen?

Beitragvon bele » Mo 12. Apr 2021, 13:07

Hallo Jannes,

das sind ganz klar ordinale Daten und sie sollten auch mit Mitteln für ordinale Daten behandelt werden. Man findet so etwas immer mal wieder als pseudometrisch behandelt, aber das ist heutzutage eigentlich nicht mehr angemessen.
Es gibt eine Ausnahme: Wenn Du mehrere solcher Bewertungen hast, die ein gleiches latentes Konstrukt messen, dann ist es unter gewissen Einschränkungen durchaus üblich, diese Bewertungen trotz ihres ordinalen Skalenniveaus aufzuaddieren. Man nennt diese Ausnahmeerscheinung dann eine Likert-Skala und Du findest hier einen Leseeinstieg: nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Das ändert nichts daran, dass Du da erstmal ein ordinales Skalenniveau hast, das sich für eine Spearman-Korrelation oder Kendall's tau oder ähnliches eignet, nicht aber für eine Pearson-Korrelation.

LG,
Bernhard
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