Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Fr 17. Jul 2015, 18:38

Hallo zusammen,

ich bin eine totale Statistik-Null, muss jetzt aber was auswerten, und hoffe, ihr könnt mir da vielleicht helfen.

Es geht um zwei Auswertungen: Bei der einen geht es um 2 Datenreihen zu einer 5er-Ordinalskala, bei der anderen um 4 Datenreihen zur selben Skala. Die Frage ist jeweils, ob sich die Datenreihen signifikant voneinander unterscheiden.
Beim Stöbern bin ich auf die klassische Frage Spearman oder Kendall gestoßen - was für mich aber erstmal noch wichtiger ist: Was nehme ich denn bei der Asuwertung mit den 4 Datenreihen? Denn Spearman/Kendall, sind ja, soweit ich das verstanden habe, nur für 2 Datenreihen? Muss ich da eine Varianzanalyse (ANOVA) machen?

Letztlich lasse ich mir das nur von SPSS ausspucken, aber dazu muss ich wissen, was ich brauche, und ich würd's auch gern verstehen. Habt ihr also vielleicht noch eine Buchempfehlung zu dem Thema? Ich habe in einigen Statistikbüchern geblättert, aber da geht's nicht so in die Tiefe, es geht um Pearson, Spearman kurz, und Kendall wird meist schon gar nicht mehr erwähnt..

Vielen Dank & viele Grüße,
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PonderStibbons » Fr 17. Jul 2015, 20:40

Die Frage ist jeweils, ob sich die Datenreihen signifikant voneinander unterscheiden.

Wieso fragst Du dann nach Korrelationen? Das kannst Du bei Messwiederholungen
und ordinalen Daten mit dem Vorzeichentest analysieren.
Was nehme ich denn bei der Asuwertung mit den 4 Datenreihen?

Friedman Test.

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Sa 18. Jul 2015, 14:36

Ah, vielen Dank für den neuen Input. Klingt gut, ich gucke mir das genauer an..
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Do 23. Jul 2015, 10:13

Hallo PonderStibbons,

wär super, wenn du nochmal gucken könntest:

Du bist bei mir von verbundenen Stichproben ausgegangen, aber ich denke, es handelt sich um unabhängige (mein Fehler):
Also ich habe meine 5er Ordinalskala und in einem Fall 2 Datenreihen. Jetzt mal auf Personen gemünzt ist das aber nicht Person A vorher und nachher, sondern Person A und Person B. In dem anderen Fall, mit den 4 Datenreihen, sind das nicht Person A und B vorher und nachher, sondern Person A, B, C und D.

Heißt das, ich brauche statt Vorzeichentest und Friedman-Test Mann-Whitney und Kruskal Wallis?

(Ich bin gerade hier unterwegs: http://www.methodenberatung.uzh.ch/datenanalyse.html)

Danke & viele Grüße,
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PonderStibbons » Do 23. Jul 2015, 11:19

Beschreibe mal konkret die empirische Studie, worum geht es, was ist die Fragestellung,
wie sieht das ERhebungsdesign aus, was wurde konkret an wem erhoben?

Mit freundlichen Grüßen

P.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Do 23. Jul 2015, 11:31

Es geht um die Gewichtung inhaltlicher Aspekte von Suchmaschinenergebnissen.
Es wurde die Ausführlichkeit inhaltlicher Aspekte von Suchmaschinenergebnissen anhand einer 5er-Ordinalskala bewertet: knapp (-2), eher knapp (-1), neutral (0), eher ausführlich (1), ausführlich (2). Es wurden Ergebnisse von 4 Suchmaschinen aus 2 Ländern untersucht.
Die Datenreihen bestehen aus der Anzahl der Merkmalsausprägungen, z.B. wurden bei Suchmaschine A 12 inhaltliche Aspekte knapp (-2) behandelt, 15 eher knapp (-1) usw...
Die erste Auswertung bezieht sich nun auf die 4 Suchmaschinen: Gibt es zwischen den 4 Datenreihen signifikante Unterschiede?
Die zweite Auswertung bezieht sich auf die Länder, da sind also je 2 Suchmaschinen zusammengenommen: Gibt es zwischen den 2 Ländern signifikante Unterschiede?
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PonderStibbons » Fr 24. Jul 2015, 00:52

Ich verstehe es leider nicht.

Mit freundlichen Grßen

P.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Fr 24. Jul 2015, 07:39

Ok, hier mal ein Bsp.-Screenshot, ich denke, so wird's deutlicher:

Bild

Ich habe zu bestimmten aktuellen Themen aus den Nachrichten inhaltliche Aspekte definiert. Bsp.: Griechenland hat (nur als Beispiel) die Aspekte Tsipras als Person, Kabinettsumbildung, und Öffnung der Banken.
Dann habe ich zu diesen Themen Suchanfragen bei 4 Suchmaschinen aus 2 Ländern gestellt und mir die Ergebnisse angeguckt. Ein Ergebnis ist ja immer ein Text. Den habe ich in Hinsicht auf meine definierten inhaltlichen Aspekte geprüft und diese anhand der 5er-Ordinalskala bewertet. Ein Ergebnis-Text behandelt jetzt vielleicht Tsipras ausführlich, die Kabinettsumbildung eher knapp und die Öffnung der Banken neutral. Dann trag ich in meiner Tabelle (die jetzt angenommen noch leer ist) bei der entsprechenden Suchmaschine bei ausführlich, eher knapp und neutral jeweils eine 1 ein. So geht das weiter für alle Suchmaschinen, mit mehreren Themen.
Für die Regionen (hier Deutschland und die USA, also .de- und .com-Domain) habe ich die Anzahlen der Ausprägungen der jeweiligen 2 Suchmaschinen einfach addiert und durch 2 geteilt (um den Durchschnitt zu haben).

Und jetzt ist eben die Frage, ob es einmal zwischen den Datenreihen der Suchmaschinen und einmal zwischen denen der Regionen signifikante Unterschiede gibt.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon strukturmarionette » Fr 24. Jul 2015, 08:45

Hi,

Ein Ergebnis ist ja immer ein Text

- keinesfalls
- wie gehst du denn mit der unendlichen Anzahl von Googlo-et-al-Findeergebnissen um?
- wer trifft dabei die Auswahl und wie wird dabei eine Auswahl getroffen
- wie kombinierst Du vorab die (nahezu) unendlichen Kombinationsmöglichkeiten bei den Googlo-Such-VorEinstellungen?


Gruß
S.
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Re: Spearman/Kendall bei mehreren Datenreihen?

Beitragvon PitPit » Fr 24. Jul 2015, 09:01

Hallo strukturmarionette,
ich habe alle diese Punkte berücksichtigt - da sie aber nichts direkt mit der Auswertung zu tun haben, um die es hier geht, möchte ich hier nicht auf sie eingehen, sorry. ;) (Wenn's dich interessiert, per PN..)
Viele Grüße,
PitPit
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