STATISTIK-FORUM.de

[HansG]

Liebe Forenmitglieder,

ich habe zwei verschiedene, unabhängige Gruppen um die Bewertung eines Bildes gebeten. Beide Gruppen wurden darum gebeten, Einzelurteile (ordinaler Natur) über bestimmte Elemente des Bildes abzugeben. Zudem wurden beide Gruppen unabhängig voneinander um die Abgabe eines Gesamturteils über das Bild gebeten.

Nun habe ich mit Hilfe von Spearman R (da ordinal-skaliert) Korrelationskoeffizienten berechnet, sodass ich pro Gruppe pro Einzelurteil einen Korrelationskoeffizienten erhalte, der Auskunft darüber gibt in welcher Beziehung (und vor allem mit welcher Beziehungsstärke) das entsprechende Einzelurteil zum Gesamturteil steht.

Zum Beispiel:

G= Gruppe, ri= Korrelation von Einzelurteil i mit Gesamturteil

G1:
r1= 0.2
r2=0.4
r3=0.3
r4=0.1

G2:
r1=0.4
r2=0.3
r3=0.1
r4=0.2

Frage 1)
Kann ich nun innerhalb (!) einer Gruppe (z.B. G1) die Werte in Verbindung zueinander setzen? Kann ich also z.B. innerhalb von G1 sagen, die Beziehung von Einzelurteil 2 und Gesamturteil (r2=0.4) ist stärker, als die Beziehung von Einzelurteil 4 und Gesamturteil (da r4=0.1)?

Frage 2) (Sofern Frage 1 mit Ja zu beantworten ist, und innerhalb einer Gruppe Korrelationskoeffizienten im Vergleich zueinander interpretiert werden dürfen)
Wie ändert sich diese Interpretation, wenn ich mit Hilfe einer Fischer's Z Transformation festgestellt habe, dass die Unterschiede zwischen den Korrelationskoeffizienten beider Gruppen (also r1 von G1 vs. r1 von G2, oder r4 von G1 vs. r4 von G2 ) statistisch nicht (!) signifikant sind? Wie wirkt sich diese Erkenntnis auf die Interpretation der Reihenfolge innerhalb der Gruppen aus?

Über hilfreiche Antworten auf meine Fragen würde ich mich sehr freuen!

Vielen Dank und beste Grüße,
Hans

[PonderStibbons]

Ich bin mir nicht zu 100% sicher, ob man mit Spearman-Koeffizienten unter allen Umständen verfahren darf wie mit Pearson-Koeffizienten. Unabhängig davon, freundlicherweise wurde Meng et al. (1992) in ein Programm umgesetzt und ins Netz gestellt http://www.andre-hahn.de/Statistik/Korr ... erenz.html .

Die zweite Frage verstehe ich konkret leider nicht. Grundsätzlich ist es so, dass inferenzstatistische ja/nein-Aussagen nicht zwingend kohärent sein müssen, bspw. können Fallzahlunterschiede oder unterschiedliche Sensitivitäten verwendeter Verfahren unstimmig erscheinende Ergebnisse produzieren.

Gruß

P.

[HansG]

Vielen Dank für die Antwort! Evtl. ist einfach auch die Methodik ungeeignet, mit der ich teste, was ich testen möchte.

Ich möchte einfach der Frage nachgehen, ob für Gruppe 1 die Einzelurteile einen unterschiedlich starken Einfluss auf das Gesamturteil haben als für Gruppe 2. Hat also für Gruppe 1 z.B. die Bewertung des Elements 1 (egal wie die Bewertung konkret ausfällt) ein stärkeren Einfluss auf das Bildung des Gesamturteils als für Gruppe 2 (denen ist das Element (egal wie positive oder negativ die Bewertung ausfällt) für die Gesamtbewertung "nicht so wichtig").

Hätte ich nicht in beiden Variablen (Einzelurteil und Gesamturteil) ordinales Skalenniveau, sondern mind. intervallskaliertes, würde ich eine Regressionsanalyse machen und für beide Gruppen eine Regressionsformel aufstellen. Aus dieser wäre dann ja recht einfach die Stärke des Einflusses der Einzelurteile auf das Gesamturteil ablesbar. Leider habe ich wie gesagt bei beiden Variablen nur ordinales Skalenniveau.

Bleibt mir bei ordinalskalierten Daten nur der umständliche Weg über die Korrelationen? Nach Deiner Aussage zu Urteilen, bewegt man sich ja schnell auf Glatteis, sofern man den konkreten Wert eines Korrelationskoeffizienten mit einem anderen in Verbindung setzen u. diese Verbindung interpretieren möchte.

Welches Verfahren würdet Ihr wählen, um der von mir beschriebenen Frage nachzugehen?
Ich komme hier einfach nicht weiter.

Nochmals vielen Dank für die Antwort!

[PonderStibbons]

Den Vergleich zwischen Gruppen kannst Du ja machen, dann hast Du eine Aussage darüber, ob in einer der beiden Gruppen ein Zusammenhang enger ist als in der anderen.

Gruß

P.

[HansG]

Indem ich innerhalb einer Gruppe die Korrelationskoeffizienten auf signifikante Unterschiede teste?