2 Variablen zwischen den Geschlechtern korrelieren lassen.

[launzzz]

Hallo!

Ich versuche schon eine Weile herauszufinden wie ich eine an sich einfache Spearman-Korrelation durchführen kann, die aber männlich/weiblich berücksichtigt.

Es geht um 3 Variablen:

1. Geschlecht (female = 1, male = 2) (150 Personen, 75 Männer, 75 Frauen)
2. Anzahl von Wörtern (ordinal)
3. Interesse am Gesprächspartner (1-7, ordinal) Gesprächspartner war immer das jeweils andere Geschlecht!

Daher möchte ich die Korrelation zwischen Anzahl der Wörter und dem Interesse für den Gesprächspartner berechnen, aber eben so das die Anzahl der Wörter der Frauen mit dem Interesse der Männer korreliert und umgekehrt.
Also Variable 2 der Männer soll korrelieren mit Variable 3 der Frauen und umgekehrt.

Wenn ich die normale bivariate Korrelationen mache, dann ist da auch das Interesse der Frauen/Männer dabei.
Wenn ich das File nach Geschlecht aufteil dann korrelieren natürlich die Geschlechter nur unter sich.

Kann mir jemand dabei helfen?

mfg
Launzzz

[Mulle]

Hallo!

ich hatte erst folgenden Gedanken: vier neue Variablen berechnen, var1= Anzahl der Wörter nur weiblich, männlich sind fehlende Werte, Var2 = Anzahl der Wörter nur männlich, weiblich sind fehlende Werte und das gleiche für die Gesprächspartner ... aber dann wären alles "fehlende Wertepaare", jedenfalls nach meinem Verständnis. Also, kann man überhaupt eine Korrelation berechnen, wenn für einen Datensatz jeweil nur eine Variable einen Wert aufweist und die andere fehlt? Vielleicht habe ich die Sachlage aber auch falsch verstanden?

Gruß,
Claudia

[launzzz]

Hey!

Vielen Dank für deine Antwort. Fand die Idee echt gut und habs gleich ausprobiert, aber leider ist es wirklich so, dass SPSS dann keine Korrelation rechnen kann.

Dabei war ich nach dem Lesen deiner Antwort so sicher das es so funktionieren muss!

Irgendwie geht es bestimmt, weil das was ich will ist ja nichts so sonderbares..

EDIT: habs jetzt so gemacht: neues Datenfile mit NUR 2 Variabeln: die Interessenwerte der Männer einfach jeweils neben die WortAnzahlen der Frauen gegeben. Das passt von der Reihung genau, weil es ja genau gleichviel Frauen wie Männer sind.
Auch wenn mir die Methode schlampig vorkommt, die Korrelationsberechnung ist doch genau die gesuchte, oder?...



Laurenz

[KarinJ]

hallo,

so eine korrelation kann man nicht berechnen, da man dafür wertepaare braucht, wie sie z.b. entstehen, wenn eine person angaben über 2 sachverhalte gibt. die beschriebene korrelation zu berechnen würde nur dann sinn machen, wenn sich männer und frauen sinnvoll zu paaren gruppieren lassen z.b. wenn es ehepaare wären oder bruder und schwester oder therapeut und patientin. in dem fall müßte das (ehe-)paar in einer zeile stehen, d.h. anzahl der wörter der frau wäre 1 variable, anzahl der wörter des zugehörigen mannes wäre 2. variable, interesse frau wäre 3. variable und interesse mann wäre 4. variable.

um auf den nachtrag zu antworten: rechnen kann man viel, aber das macht nur dann sinn, wenn männer und frauen sinnvolle paare ergeben.^

p.s.: anzahl wörter ist nicht ordinal, sondern das ist eine häufigkeitsskala: es ist eine natürliche maßeinheit, der nullpunkt ist nicht beliebig (nicht transformierbar) und sie ist gleichabständig.

[launzzz]

danke KarinJ

Ich glaube es stimmt dennoch, aber auch nur weil das Datenfile so aufgebaut ist das jeder Mann eine Frau als Gesprächspartnerin hat und das somit ja deine erwähnten Paare sind, oder?

Ich habe 79 Videos, in jedem Video unterhält sich ein Mann mit einer Frau.
Jetzt habe ich die Anzahl der Wörter von Frau aus Video 1 in der selben Zeile wie Interesse des Mannes aus Video 1 FÜR diese Frau. Müsste man doch so nun sinnvoll korrelieren lassen können..

Bezüglich Skalenniveau, du hast recht, ich hatte Wort-Anzahl noch auf nominal. Jetzt ist es auf metrisch. Da aber keine Variable normalverteilt, aber mindestens ordinal skaliert ist, sollte Spearman anwendbar sein?

[KarinJ]

deine paare bilden sich sinnvoll. es darf dann aber die reihenfolge der versuchspersonen nicht beliebig sein! in spss erhält dann - je nach deiner herangehensweise - entweder jeder mann eine zeile, welche die zugehörigen antworten seiner partnerin enthält, oder eben jede frau erhält eine zeile mit den antworten des zugehörigen mannes.

da eine der variablen ordinalskaliert ist, sollte man streng genommen nicht den pearson-koeffizienten verwenden. allerdings wird es oft so gemacht, dass man ordinalskalen mit mehr als 4-5 antwortoptionen wie intervallskaliert behandelt, d.h. in deinem fall könnte man trotzdem pearson nehmen, wenn beide variablen normalverteilt sind. quelle für die rechtfertigung dieses vorgehens kenne ich keine. wenn in einer der variablen keine normalverteilung vorliegt, wird im allgemeinen auf den spearman-koeffizienten ausgewichen. ich hab das selber auch immer so gemacht, teils auf anweisung von leuten, die es besser wissen müssten als ich. allerdings erinnere ich mich dunkel, mal gelesen zu haben, dass spearman auch normalverteilung voraussetzt. vielleicht schaust du das sicherheitshalber z.b. im bortz nach.