Falls Bedingung

[lene25]

Hi,

brauche eure Hilfe. Ich möchte im SPSS einen T-Test oder eine Korrelation durchführen aber nur für weibliche 'Täter'. Ich habe bereits versucht eine Falls Bedingung aufzustellen aber irgendwie will das nicht klappen. Kann mir jemand einen Tip geben?
Möglich wäre sicherlich auch, die Datei aufzuteieln und die Gruppe 'Geschlecht' zu vergleichen. Würde aber gerne einen T-test machen und alle Täter betrachten - dann männlich weiblich vergleichen.
Naja bevor ich mir zuviel wirres Zeug überlege bitte HELP!!

[guido]

Am eleganstesten machst Du das mit

Code: Alles auswählen

Select Cases->If Condition is satisfied>If-Knopf drücken->Variable "Geschlecht" auswählen-> "=x" 

wobei "x" für die Ausprägung weiblich steht (also z.B. 1 oder 2)

Danach kannst Du beliebige statistische Operationen ausführen und es werden nur die selektierten Fälle einbezogen. Mit "Select all" machst du das wieder rückgängig.

Ich hoffe, das wars was Du meintest...

[lene25]

Ja Danke. Das hab ich auch probiert, wobei ich ja dann auch 'Datei teilen - Geschlecht' anwenden könnte...
Hatte gedacht ich kann eine 'Falls Bedingung' so formulieren, dass ich alle Probanden 'Täter' untersuchen kann hinsichtlich Familienklima * Geschlecht - genauer: ob weibliche Täter negativere Familienhältnisse aufweisen...
Wenn es nicht anders geht mache ich es so wie du geschrieben hast...

[lene25]

..gleich noch ne frage hintendran...angenommen ich teile die Datei 'Geschlechter'..darf ich zwei Korrelationen nach PEARSON miteinander vergleichen, d.h. wenn weibl. Korrelationskoeffizient > als männl. Korrelationskoeffizient und beides sign., kann ich darauf schließen der Zusammenhang weibl ist größer und meine Hypothese bestätigt

[guido]

Habe glaube ich immer noch nicht verstanden, was Du vergleichen möchtest bzw. wie Dein Datensatz aussieht. Evtl. gibts Du mal ein Beispiel inkl. Fragestellung.

Wenn Du z.B. wissen möchtest ob sich Männlein und Weiblein hinsichtlich des Merkmals "Täter" unterscheiden, rechnet man normalerweise nur eine Korrelation -> Du korrelierst die Variable Geschlecht mit der Variable "Täter" und siehst ob da ein Zusammenhang besteht.

Du könntest auch in einem ersten Schritt alle Täter auswählen, dann Geschlecht und Familie miteinander korrelieren und mit der Gruppe der Nichttäter vergleichen.


Generell sind Korrelationen nur sehr bedingt miteinander vergleichbar.
Wenn Du die Wechselwirkungen und Abhängigekeiten der beiden unabhängigen Variablen Geschlecht und Familie untersuchen möchtest, könnte es je nach Fragestellung sein, dass Du Dich mit multivariaten Verfahren auseinandersetzen musst.

[lene25]

mmhhh ok..also die frage lautet:Männliche Täter von Bullying berichten statistisch signifikant häufiger von einem negativen Familienklima als weibliche Täter!
Jetzt habe ich die variablen täter, geschlecht und familienklima...habe es jetzt so gemacht, das ich die datei teilte-gruppen vergleiche (geschlecht)...die korrelationen wurden für männliche und weibliche täter angezeigt + negatives familienklima. sie waren hoch signifikant. webliche täter ,325 - männliche täter ,217. Darf ich diese Werte gegenüberstellen und sagen, der zusammenhang bei weiblichen tätern und negativen familienklima ist größer!?

Habe in den nachfolgenden Hypothesen dasselbe Problem. Habe Variablen Opfer, Persönlichkeitseigenschaften und Familienklima...ich weiß halt nicht wie ich drei variablen im zusammenhang testen kann - Hypothese: Es gibt einen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen bestimmten Persönlichkeitsmerkmalen von Opfern bezüglich dem Familienklima!


Ganz schön viel..sorry aber das ist mein hauptproblem, dass ich nicht weiß bzw. kein buch mir erklärt wie ich drei variablen in verbindung miteinander untersuchen kann und mit der Falls Bedingung komm ich wie gesagt nicht weiter....will eben auch nicht 20 seiten lang nur korrelationen anbringen

[guido]

Also ich würde hier die Variable Täter/Opfer als Gruppierungsvariable nehmen, mit der Du Deinen Datensatz teilst. Die beiden von Dir genannten Fragestellungen sind ja prinzipiell unabhängig voneinander und beide Gruppen werden nicht direkt miteinander verglichen.

Dann hast Du pro Frage nur noch zwei Variablen und musst pro Frage jeweils nur eine Korrelation rechnen -> Geschlecht korreliert mit Familie für Frage1 und Persönlichkeit mit Familie in Frage2.

Nach den von Dir gegebenen Angaben sollte das die statistisch korrekte Vorgehensweise sein und Du ersparst Dir unnötige Vergleiche von Korrelationen die m.M nach hier nicht nötig sind und vor allem den Ausflug in multivariate Gefilde

Kleine Anmerkung noch: Die von Dir genannten Korrelationen von 0.2 bzw. 0.3 würde ich höchstens als sehr schwachen bis schwachen Zusammenhang deuten und damit einen Zusammenhang eher negieren.

Das alles natürlich ohne Gewähr, also lieber nochmal mit dem Prof. sprechen...

Grüsse

guido

[lene25]

so, hab jetzt eben versucht die datei zu teilen 'täter/opfer'. dann bekomme ich eine ellenlange tabell bei der korrelation. die variablen täter und opfer setzen sich aus items zusammen 'formen von gewalt' mit skalen 0 bis 3.
demzufolge bekomme ich jetzt wenn ich es teile für jeden wert eine korrelation...
wenn ich es so mache wie du gemeint hast..datei teilen 'geschlecht' und zwei korrelationen mache für männlich und weiblich, wie und wann darf ich diese miteinander vergleichen? Bsp: weibliche täter r=,34 - männliche täter r=, 16.
Wir lassen mal den 'sehr schwachen zusammenhang' aussen vor.
in anderen korrelationen muss ich gestehen habe ich mir auch das recht rausgenommen männl. und weibl. r zu vergleichen. ist das falsch?eine andere möglichkeit finde ich nicht, da beispielsweise auch viele persönlichkeitseigenschaften zwischen tätern und opfern verglichen werden müssen, mittels korrelation - t-test geht nicht.ach das ist aber auch alles kompliziert

[guido]

Puh, allso ich verstehe diese Sache mit den Vergleichen ehrlich gesagt nicht...

Wenn Du den Zusammenhang von Geschlecht und Problemen i.d. Familie ergründen willst, führst Du eine Korrelation Variable "Geschlecht" mit der Variable "Probleme i.d. Familie" durch. Bei korrekter Duchführung siehst Du, ob evtl. ein Zusammenhang vorliegt, da braucht man nichts mehr zu vergleichen... Das Ergebnis ist dann ein einziger Wert z.B. r=0,4. Dies ist der Zusammenhang. Ein zweiter Wert r zum Vergeleichen soll und darf hier eigentlich nicht vorkommen.

Ich fürchte ich habe Dich entweder gründlich missverstanden oder Du solltest Dir evtl. nochmal vor Augen führen, was eine Korrelation aussagt bzw. wie man diese anwendet.

Mit Datei teilen meinte ich lediglich, dass Du für die eine Fragestellung nur die Täter, für die andere Fragestellung nur die Opfer auswählst. -> Select cases.

[lene25]

Nein, du hast mich schon richtig verstanden Ich kann die Datei nicht teilen für Täter und Opfer, weil ich dann eine riesen Tabellen bekomme, denn die Variablen Täter und Opfer sind quasimetrisch - aus vielen einzelnen Items habe ich diese zusammengefasst.
Mit dem vergleichen meine ich beispielsweise 'Opfer haben signifikant weniger Freunde als Täter'. Dann mache ich Korrelation Täter/wenig Freunde und Korrelation Opfer/wenig Freunde. Darf ich dann die beiden r vergleichen, wenn die Ergebnisse beide signifikant sind?
Das alles ist schwierig zu erklären..Danke das du dir soviel Mühe mit mir gibst

[guido]

Also ich habe ehrlich gesagt den Verdacht, dass Du grundlegend falsch an das Thema Korrelationen herangehst (soll jetzt keine Kritik sein)...

Um bei Deinem Beispiel zu bleiben:

Mit dem vergleichen meine ich beispielsweise 'Opfer haben signifikant weniger Freunde als Täter'.

Wenn Du eine solche Korrelation durchführen willst, brauchst Du für diesen Vergleich EINE dichtome Variable mit den Ausprägungen z.B. Opfer=1/Täter=2 und eine andere Variable "Freunde". Die könnte z.B. so kodiert sein: 1=keine Freunde 2=ein paar 3=super viele (das alles natürlich jetzt vereinfacht).
Wenn du diese Variablen jetzt korrelierst, bedeutet ein positives r -> hohe Werte der einen Variable gehen mit hohen Werten der anderen einher. Täter (der "hohe" Wert Deiner Variable Täter/Opfer) haben also mehr Freunde als Opfer. Punkt. Da gibt es nix mehr zu vergleichen

(Anmerkung: Für dieses Bsp. dürftest Du normalerweise gar keine Korrelation rechnen, sondern müsstest aufgrund der Skalenniveaus Kreuztabellen anwenden. Eine Korrelation wäre hier also schonmal falsch. Mir gings hier nur um das Prinzip)

Wenn das nicht geht, weil Deine Variablen anders kodiert sind musst Du eben entsprechende neue Variablen erstellen (z.B. aus den vielen Items für Täter/Opfer eine geeignete dichotome Variable erstellen) oder andere (wahrscheinlich multivariate) statistische Verfahren anwenden.

Deine Beispiele erwecken den Anschein, dass die eigentliche Fragestellung keine wahnsinnig komplexen statistischen Verfahren benötigt und mit Kreuztabellen zu lösen ist. Lediglich Deine Daten scheinen entweder sehr komplex oder ungünstig kodiert zu sein. Der nächste Schritt wäre daher wahrscheinlich eine geeignete Umkodierung Deiner Daten und das Bilden geeigneter Indizes.

[lene25]

Ok ich danke dir für diese ehrliche Aussage, obwohl ich jetzt doch ganz schön verwirrt bin und alles neu überdenken muss. Mit Korrelationen an sich komme ich schon klar aber anscheinend mit der Kodierung nicht. Hoffe ich kann bei erneuten Problemen auf deine Hilfe zählen
Vielen Dank erstmal...Dennoch steht generelle Frage im Raum...Kann man zwei r miteinander vergleichen..Beispiel mal ausgelassen..nur allgemein gefragt?

[guido]

Korrelationen kannst Du mittels einer Fisher-Z-Transformation vergleichen, wobei ich das selbst noch nie gemacht habe und hier auch nur die Literatur wiedergeben kann.

Code: Alles auswählen

http://www.statistik-tutorial.de/forum/ftopic48.html

Aber wie gesagt: Wenn ich Dich richtig verstanden habe, ist ein solcher Vergleich hier nicht nur unnötig sondern auch wesentlich schwieriger zu rechnen und zu interpretieren. Evtl. wäre er statistisch sogar schlichtweg falsch, das hängt wohl von der Datenlage und Deiner Fragestellung ab. Mehr kann ich hierzu leider auch nicht sagen.

[lene25]

ok danke dir, werd es mal versuchen, denn die variante das ich anders kodiere, so dass ich eine dichotome variable erhalte mit täter 1 und opfer 2 funktioniert auch nicht. ich kann keinen t-test durchführen, warum auch immer bin echt langsam am verzweifeln..schönes wochenende

[lene25]

so, da bin ich nun noch (hoffentlich zum letzten) mal. habe jetzt wirklich alles ausprobiert, bücher gewälzt und die einzigste möglichkeit die ich habe ist die von dir genannte fisher z-transformation. ich lasse also täter und persönl. eigenschaften (intervallskaliert * nominal) korrelieren (Spearman) sowie opfer und persönl. eigenschaften. diese beiden korrelationen sind hoch signifikant und haben unterschieliche r. diese transformiere ich nun mittels eines kalkulators in einen z-wert und ich erhalte zwei unterschiedliche z-werte. die darf ich nun miteinander vergleichen? gilt bei dem z-wert dasselbe wir bei der interpretation von r?
vielleicht kennst du noch literatur dazu, denn ausser im bortz konnte ich nichts finden...
nochmals tausend dank im voraus...