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Hallo,
meine Stichprobengröße ist n = 140.
Ich habe Korrelationen nach Spearman (da keine Normalverteilung vorliegt) berechnet und mir diese nach Geschlecht (Männlich = 0, Weiblich = 1) ausgeben lassen.
Hierbei fällt auf, dass die Korrelationen für Männer signifikant sind, für Frauen nicht.
Vergleiche ich die Korrelationen aber mit der Fisher z-transformation erhalte ich keine signifikanten p-Werte.
Kann ich aus diesen Ergebnissen trotzdem ableiten, dass es für Männer einen statistisch signifikanten Zusammenhang gibt und für Frauen nicht?

Vielen Dank und liebe Grüße

Hierbei fällt auf, dass die Korrelationen für Männer signifikant sind, für Frauen nicht.

p=0,0499 versus p=0,050?

Kann ich aus diesen Ergebnissen trotzdem ableiten, dass es für Männer einen statistisch signifikanten Zusammenhang gibt und für Frauen nicht?

Anscheinend kannst Du. Aber ist das überhaupt von Interesse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Ja das würde Sinn machen. Ich untersuche den Zusammenhang zwischen Netzwerkverhalten und Karriereerfolg.
Für Frauen korreliert Netzwerkverhalten sogar negativ mit dem Karriereerfolg r = -0,019 p = 0,438
Für Männer r = ,268* p = 0,014

Ich könnte also daraus ableiten, dass es für Männer einen signifikanten Zusammenhang zwischen Netzwerkverhalten und Karriereerfolg gibt,
für Frauen aber nicht.

Was mich nur wundert, dass eine Moderatoranalyse oder der Vergleich der Korrelationen mit Fisher z keine signifikanten Ergebnisse liefert.

Vielen Dank!

Vielleicht hast Du einfach sehr wenig Frauen unter Deinen 140 Leuten? Das würde erklären, warum mit Frauen nichts signifikant wird.

LG,
Bernhard

Daran kann es nicht liegen. Männlich = 67 Probanden, Weiblich = 73 Probanden

Kannst Du für die beiden Korrelationkoeffizienten jeweils ein 95%Konfidenzintervall angeben? Ist ja durchaus möglich, dass das 95%-KI für Männer zwar nicht die Null umfasst, sich aber wohl mit dem der Frauen überschneidet. In dem Fall wäre es plausibel, dass das eine signifikanz, das andere nicht signifikant und beide nicht signifikant verschieden sind.

LG,
Bernhard