STATISTIK-FORUM.de

[BaBaYa]

Hallo!
Ich bin noch Anfänger im Bereich Statistik und habe eine Frage zur Berechnung der Korrelation von 2 Variablen, wobei ich mir bei der einen nicht sicher bin welche Skala sie hat und daher unsicher bin welches Verfahren ich verwenden müsste:

Die erste Variable "VS" kann die Ausprägungen 0;1;2;3;4; annehmen wobei auch 0<1<2<3<4 gilt. Sie sollte ja daher ordinal skaliert sein.

Die zweite Variable "AI" ist eine Kennzahl (was mich deshalb auch verunsichert) die aus bis zu 28 Werten berechnet wird und dann alle Werte innerhalb von [0,1] annehmen kann. 0 steht für schlecht und 1 für perfekt. Sie wird allerdings vermutlich auf 2 Stellen nach dem Komma gekürzt, weshalb sie ja theoretisch auch nur insgesamt 100 unterschiedliche Werte annehmen könnte.

Ich bin mir bei der zweiten Variable "AI" nicht sicher ob das nun eine metrische Skala ist und ich die Korrelation nach Pearson berechnen kann. Oder sind das jetzt doch 2 ordinale Skalen und ich muss nach Spearman bzw. Kendall vorgehen?

Mfg

BaBaYa

[PonderStibbons]

Die Frage nach Pearson ist müßig, da eine der beiden Variablen ordinalskaliert ist. Es kommen daher nur die Verfahren für Ordinalskalen in Betracht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[BaBaYa]

Und ist "AI" jetzt ordinal oder metrisch? Welches Verfahren kann ich denn jetzt anwenden? Laut meinem Buch ist Spearman und Kendall für zwei ordinale Skalen gedacht. Sollte eine Skala metrisch und die andere ordinal sein, soll eine Rangbildung der metr. Variable vorgenommen werden, anschließend dann die Methode nach Spearman/Kendall... was bedeutet das genau?

[PonderStibbons]

Und ist "AI" jetzt ordinal oder metrisch?

Mindestens ordinal.

Welches Verfahren kann ich denn jetzt anwenden? Laut meinem Buch ist Spearman und Kendall für zwei ordinale Skalen gedacht. Sollte eine Skala metrisch und die andere ordinal sein, soll eine Rangbildung der metr. Variable vorgenommen werden, anschließend dann die Methode nach Spearman/Kendall... was bedeutet das genau?

Die Probanden werden anhand ihrer Werte in eine Rangreihe gebracht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons