Bivariate Korrelation

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Bivariate Korrelation

Beitragvon banu » Mo 22. Mai 2023, 10:35

Hallo zusammen,

im Rahmen meiner Bachelorarbeit muss ich die konvergente Validität berechnen. Dazu wurden einer Stichprobe sowohl Items aus einem bereits bestehenden Fragebogen (Skala zur Validierung) und natürlich die im Rahmen der BA erstellten Items vorgelegt. (ein Messzeitpunkt - alle Items in einem Fragebogen)

Um die konvergente Validität zu berechnen, habe ich nun zwei neue Variablen gebildet. Einmal eine Variable die den Mittelwert der Items der Validierungsskala bildet und eine Variable die den Mittelwert der im Rahmen de BA erstellten Items bildet (Mittelwert pro Person). Dann habe ich die bivariate Korrelation zwischen diesen Variablen berechnet.

Ist diese Vorgehensweise korrekt/sinnvoll? Falls nicht, wie berechne ich die konvergente Validität in meinem Fall stattdessen?

Danke schonmal und LG
banu
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Re: Bivariate Korrelation

Beitragvon bele » Mo 22. Mai 2023, 14:20

Konvergente Validität wird in der Regel durch den Nachweis einer Korrelation zwischen den beiden Messgrößen erreicht, obwohl es selten ist, dass zwei Messgrößen vollkommen konvergent sind.


das wird auf https://thisunruly.com/konvergente-vali ... beispiele/ behauptet und dort gibt es auch einen Literaturverweis auf eine Beispielstudie, die das so gemacht hat.

Die konvergente Validität wird häufig anhand der Korrelationen der Merkmalsausprägungen, die anhand versch. Messmethoden gewonnen wurden, überprüft. Je höher die Korrelationen, desto größer ist die konvergente Validität


steht auf https://dorsch.hogrefe.com/stichwort/va ... onvergente

und die Wikipedia schreibt
Das Konzept der Konvergenzvalidität wurde von Campbell und Fiske (1959) eingeführt.


und verlinkt auch auf die Originalarbeit, die aber hinter einer Paywall steht: https://doi.org/10.1037/h0046016

Das waren meine drei ersten Treffer auf Bing.

LG,
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Re: Bivariate Korrelation

Beitragvon banu » Mo 22. Mai 2023, 14:33

Super, danke!
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