Spearman-Korrelation berechnen

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon alina11 » Di 27. Jun 2017, 21:05

Hallo liebe Forum-Mitglieder!
Ich bin neu und hoffe hier Hilfe für mein Statistik-Problem zu bekommen!

Ich habe noch nie eine Spearman-Korrelation berechnet und bis vor Kurzem auch gar nicht gekannt. Für ein Projekt muss ich die Korrelation berechnen (habe nur Excel zur Verfügung) und bin damit ziemlich überfordert. Das Erstellen der Ränge hat mich schon Nerven gekostet, aber ich hoffe ich habe es richtig gemacht. Aber wie ich es weiter berechne weiß ich nicht.

Kann mir bitte jemand dabei helfen?!
Die Korrelation von der Messung des %-Gehaltes (N%) von Stickstoff in Moosen mit den Messwerten von NO2 ist gefragt:
Mein Datensatz:

N% Moose
2,40
1,72
1,01
2,11
1,41
1,99
1,39
1,71
1,61
1,37
1,31
1,53
1,27
2,27
1,86
1,86
1,05
1,14
0,98
2,34
1,85
1,71
1,46
1,36
1,39
kein Wert vorh.

NO2 Messwerte μgm-3
25,4812088
25,20020676
22,0395298
23,81167984
25,28246498
23,42082024
28,94045067
28,42195129
25,4774189
27,44855118
28,73802376
23,73005486
26,61166954
29,28533745
28,71180916
28,39138603
28,3118763
29,5971489
25,25518608
26,83443451
27,81030273
26,43409729
28,43789673
29,30677032
28,03668213
29,28533745

N% Moose (Rang)
1
9
24
4
15
5
17
11
12
18
20
13
21
3
6
7
23
22
25
2
8
10
14
19
16

NO2 Messwerte μgm-3 (Rang)
18
22
26
23
20
25
5
9
19
14
6
24
16
3
7
10
11
1
21
15
13
17
8
2
12
3

Vielen lieben Dank!

LG
alina11
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon bele » Di 27. Jun 2017, 21:27

Hi,

wenn Du auf www.r-project.org freie Software herunterlädst, dann hast Du nicht mehr nur Excel zur Verfügung, sondern auch ein Statistikprogramm.

Herunterladen, installieren, starten. Dann kopierst Du folgendes in das Fenster:
Code: Alles auswählen
moose <- scan(text = "2,40
              1,72
              1,01
              2,11
              1,41
              1,99
              1,39
              1,71
              1,61
              1,37
              1,31
              1,53
              1,27
              2,27
              1,86
              1,86
              1,05
              1,14
              0,98
              2,34
              1,85
              1,71
              1,46
              1,36
              1,39
              NA", dec=",")

NO2 <- scan(text = "25,4812088
25,20020676
            22,0395298
            23,81167984
            25,28246498
            23,42082024
            28,94045067
            28,42195129
            25,4774189
            27,44855118
            28,73802376
            23,73005486
            26,61166954
            29,28533745
            28,71180916
            28,39138603
            28,3118763
            29,5971489
            25,25518608
            26,83443451
            27,81030273
            26,43409729
            28,43789673
            29,30677032
            28,03668213
            29,28533745", dec=",")

cor.test(moose, NO2, type="spearman")


und erhälst als Antwort

Code: Alles auswählen
> cor.test(moose, NO2, type="spearman")

   Pearson's product-moment correlation

data:  moose and NO2
t = -0.26586, df = 23, p-value = 0.7927
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.4408401  0.3473776
sample estimates:
        cor
-0.05535071


Pearson's r ist -0,055 mit p = 0,79.

LG,
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon alina11 » Di 27. Jun 2017, 21:48

Hi!
Danke dir für die Antwort! Habe "R" heruntergeladen, aber so wie du es erklärt hast, bekomme ich es nicht hin - wie starte ich die Berechnung?

Du schreibst "Pearson's r" - wie hängt das mit Spearman zusammen?
Bedeutet das Ergebnis eine negative lineare Korrelation oder ist das Ergebnis wie 0 zu werten, also keine Korrelation? Wie interpretiere ich das Ergebnis (Korrelation und p-Wert) richtig?

LG
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon bele » Di 27. Jun 2017, 22:40

Hallo alina11,

sorry, Pearson war natürlich falsch. Es darf nicht 'type="spearman"' heißen, sondern muss 'method="spearman"' heißen:

Code: Alles auswählen
> cor.test(moose, NO2, method="spearman")

   Spearman's rank correlation rho

data:  moose and NO2
S = 2888.2, p-value = 0.5979
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
       rho
-0.1108332


Spearmans r ist -0,11 und p = 0,60.

https://www.youtube.com/results?search_ ... ation+in+r

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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon alina11 » Di 27. Jun 2017, 23:05

Danke dir!
LG
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon forenthomas » Do 29. Jun 2017, 22:24

Wieso aber hier Spearman erschließt sich mit nicht so ganz.
Gruß, Thomas
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon alina11 » Fr 7. Jul 2017, 09:10

Es soll geprüft werden, ob eine Korrelation der N-Konzentration (aus Moosen) mit technisch gemessenen NO2-Werten vorliegt.

Ich habe dazu noch eine Frage (entschuldigt mich bitte, mein Statistikkurs, der äußerst oberflächlich war, liegt schon eine Weile zurück. Nächstes Semester werde ich mich intensiv damit beschäftigen, bis dahin brauch ich bitte eure Hilfe).

Die Spearman-Korrelations-Analyse ist ein nicht-parametrischer Test(?) - dieser von mir zu untersuchende Vergleich (siehe oben) soll auch mit gepaarten Stichproben gerechnet werden. Wie gehe ich da vor? Was bewirkt das?

LG
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Re: Spearman-Korrelation berechnen

Beitragvon PonderStibbons » Fr 7. Jul 2017, 10:07

Die Spearman-Korrelations-Analyse ist ein nicht-parametrischer Test(?) -

Er korreliert nicht die Ausgangsdaten miteinander, sondern die jeweils in eine Rangreihe gebrachten Ausgangsdaten. Der Signifikanztest setzt daher nicht die Erfüllung bestimmter Verteilungsannahmen voraus, anders als die "parametrischen" Tests wie der Test der Pearson-Korrelation.
dieser von mir zu untersuchende Vergleich (siehe oben) soll auch mit gepaarten Stichproben gerechnet werden. Wie gehe ich da vor? Was bewirkt das?

Ich weiß nicht was Du mit "Vergleich siehe oben" präzise meinst, aber was Du hier rechnen kannst, ist wie geschehen eine Korrelation, ein Zusammenhangsmaß.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

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