Punktbiseriale Korrelation - Ergebnisinterpretation

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Punktbiseriale Korrelation - Ergebnisinterpretation

Beitragvon Jenny91 » Di 4. Apr 2017, 00:21

Hallo liebe Forums-Mitglieder,

wie der Titel schon sagt, habe ich Schwierigkeiten das Ergebnis meiner Korrelation zu deuten.
Ich habe in SPSS mittels punktbiserialer Korrelation den Zusammenhang zwischen einer dichotomen und einer intervallskalierten Variable getestet.
Da SPSS ja keine punktbiseriale Korrelation an und für sich "anbietet", habe ich nach Prüfung der Voraussetzungen den Korrelationskoeffizienten nach Pearson berechnet.

Jetzt habe ich folgendes Ergebnis in der Tabelle stehen: Pearson = ,147 / Signifikanz: ,072
Die Variablen sind einmal Werbewahrnehmung (nein, kodiert mit 1, und ja, kodiert mit 2) für die dichotome Variable und empfundene Störung. Dabei handelt es sich um eine neu berechnete Variable aus Items vom Likert-Typ kodiert von 1 (trifft überhaupt nicht zu) bis 5 (trifft voll zu).

Ich bin nun soweit, dass ich das Ergebnis dahingehend interpretieren kann, dass es Werbeklassifizierung positiv mit der empfundenen Störung korreliert.
Aber ich komme einfach nicht weiter, wenn es darum geht, das Ergebnis anhand meiner Ausprägungen (Werbewahrnehmung nein bzw. ja) zu deuten.

Beispiele zum Thema haben immer anhand der Kodierung geschlussfolgert: Da ... mit 1 kodiert ist, kommt man zu dem Ergebnis...
Aber wie genau kann ich das Ergebnis mit meiner Kodierung in Verbindung bringen?

Vermutlich stehe ich einfach auf dem Schlauch, deswegen wäre es super wenn mir da jemand weiterhelfen kann!

Ach ja, ich habe das ganze für eine Hypothese angewandt, die besagt: Je mehr eine Anzeige als Werbung wahrgenommen wird, desto mehr wird sie als störend befunden. Kann ich mit meiner Berechnung überhaupt dahingehend eine Aussage treffen?

Vielen Dank!
Jenny91
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Re: Punktbiseriale Korrelation - Ergebnisinterpretation

Beitragvon strukturmarionette » Di 4. Apr 2017, 08:22

Hi,

du könntest ergänzend einen Zweistichproben T-Test für unabhängige Stichproben anwenden und die Ergebnisse daraus mit den vorliegenden vergleichen und interpretieren.

Gruß
S.
strukturmarionette
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