Welchen Korrelationskoeffizienten

[AntoniaCorleone]

Hallo zusammen,

ich schlage mich mit folgendem Problem herum. Ich habe einige abhängige Variablen von denen ich nun herausfinden möchte, ob sie zusammenhängen. Pearson scheidet aus, da die Merkmale keine Normalverteilung aufweisen und außerdem einige Ausreißer drin sind. Nun stellt sich mir die Frage, ob ich Kendalls Tau oder Spearmans Rho nehmen soll. Für beide finde ich unterschiedliche Pros und Contras und weiß nun gar nicht mehr weiter. Vielleicht noch wichtig: Ich möchte lediglich Tendenzen für mögliche Zusammenhänge ausfindig machen und keine Hypothese testen.

Wäre toll, wenn mir jemand weiterhelfen könnte.

Viele Grüße
Antonia

[drfg2008]

jedem dieser Verfahren liegt eine Hypothese zugrunde: rho = 0.

Die Beschreibung ist eigentlich nicht ausführlich genug. Sollte nur die Ausreißerproblematik im Vordergrund stehen, wäre Spearman als Rangkorrelation davon jedenfalls nicht betroffen.

[AntoniaCorleone]

Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Also, konkret ist es so: Ich habe diese Variablen in einem Messwiederholungsdesign erhoben. Bei der Berechnung ist aufgefallen, dass die Messwertepaare der einen Variable steigen, und die der anderen Variable sich reduzieren. Ich vermute, dass das zusammenhängt und möchte es praktisch deskriptiv in einem Abschnitt über zusätzliche Analysen berichten. Also nur darauf Hinweisen, dass es einen möglichen Zusammenhang gibt und dann auf weiterführende Untersuchungen (vielleicht mit einem regressionsanalytischen Modell) verweisen. Das meinte ich damit, als ich gesagt habe, ich habe keine Hypothese aufgestellt. Ich möchte eben nur einen möglichen Trend herausfinden.

Also rätst du mir eher zu Spearman?

[drfg2008]

die wesentlichen (auch inhaltlichen) Unterschiede zwischen den drei Schätzern (Pearson/Spearman/Kendall) sind sehr gut bei Bortz beschrieben:

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und noch einmal ausführlicher:

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[AntoniaCorleone]

Ich kenne beide Bücher und habe zusätzlich noch den Everitt und den Pospeschill gelesen. In jedem dieser Bücher steht, für welche Daten die Verfahren eingesetzt werden können und für welche nicht. Empfehlungen für Sonderfälle werden nicht beschrieben, weshalb ich mich an dieses Forum gewendet habe - zwecks eines Erfahrungsaustauschs.

[drfg2008]

Ich habe einige abhängige Variablen von denen ich nun herausfinden möchte, ob sie zusammenhängen.

In Korrelationsanalyse wird allerdings nicht unterschieden in abhängige und unabhängige. Damit wäre schon das Verfahren falsch. Auch daher mein Hinweis auf die beiden -übrigens sehr guten- Bücher von Bortz.

Ich vermute, dass das zusammenhängt und möchte es praktisch deskriptiv in einem Abschnitt über zusätzliche Analysen berichten.

Auch hier wäre der Korrelationskoeffizient (Pearson, Spearman oder Kendall) falsch. Denn diesen Verfahren liegen bereits Hyothesen zugrunde (rho=0). Damit befindest du dich schon in der Schließenden Statistik und nicht mehr in Deskription.

Also nur darauf Hinweisen, dass es einen möglichen Zusammenhang gibt und dann auf weiterführende Untersuchungen (vielleicht mit einem regressionsanalytischen Modell) verweisen.

Im bivariaten Fall sind die Verfahren doch identisch. Was willst du da weiterführende Untersuchungen anstellen?

Also besser noch einmal die Literatur von Bortz (die du ja kennst, nicht wahr) genau lesen. Oder aber auch jede weitere Literatur zum Thema.

Empfehlungen für Sonderfälle werden nicht beschrieben, weshalb ich mich an dieses Forum gewendet habe - zwecks eines Erfahrungsaustauschs.

Statistik ist keine Erfahrungswissenschaft.