Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon hansilein » Do 1. Nov 2018, 21:36

Hallo,

ich habe Daten einer Studie mit n=31 Probanden.
Ich habe für jeden Probanden 2 Ergebnisse (Baseline & Treatment) wie sie eine Aufgabe erledigt haben.
Werte reichen dabei von 0 - 1,2.
Beim Treatment wurden die Probanden abgelenkt und haben deshalb schlechter Performed. Ich habe jetzt zusätzlich noch Daten wie oft sie durch die Ablenkung weggeschaut haben und wie lange das im Durchschnitt war.
Also Proband 5 z.B. hat 20 mal von der eigentlichen Aufgabe weggeschaut und durchschnittlich etwa 500ms. Andere Probanden anders häufig und im Durchschnitt länger oder kürzer.

Ich würde jetzt gerne schauen ob eine Korrelation zwischen der Häufigkeit des Wegschauens oder der Durchschnittlichen Länge des Wegschauens mit der Performance die sie erzielt haben gibt.

Diff <- Treatment - Baseline
Also cor.test(AnzahlBlicke, Diff)
cor.test(DurchschnBlickdauer, Diff)

Jetzt ist das Problem dass die Differenzen von Treatment und Baseline nicht normalverteilt sind nach Shapiro.Wilk. Ich also die Daten transformieren müsste.
Wie funktioniert das mit der Korrelation?

Ich transformiere als Treatment und Baseline Daten und aber die andere Variable (Anzahl Blicke) lasse ich so und transformiere sie nicht? Oder doch?

Vielen Dank!
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Re: Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon PonderStibbons » Do 1. Nov 2018, 22:39

Es gibt keine nichtparametischen Daten, es gibt nichtparametrische Tests.
Falls Du hinsichtlich der Pearson-Korrelation bedenken hast, verwende den Spearman-Koeffizienten.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon hansilein » Do 1. Nov 2018, 22:56

Stimmt, das ergibt Sinn.

D.h. eine Transformation zu verwenden ergibt keinen Sinn oder ist nicht möglich?
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Re: Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon PonderStibbons » Fr 2. Nov 2018, 09:22

Spearman verwendet die rangtransformierten Ausgangsdaten.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon hansilein » Fr 2. Nov 2018, 14:12

D.h. hier gilt nicht wie beim t-test dass ich bei n>30 parametrische Tests anwenden kann?

Wie sieht es mit der Frage aus, macht es Sinn eine Transformation anzuwenden oder ist das nicht möglich?
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Re: Pearson Korrelation bei nicht parametrischen Daten

Beitragvon PonderStibbons » Fr 2. Nov 2018, 14:32

Transformationen nur um der Herstellung von "Normalverteilung" willen ergibt selten Sinn.

Mit freundlichen Grüßen

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