Hallo,
ich muss eine Korrelationsanalyse von Unternehmenskennzahlen durchführen, habe aber keinen blassen Schimmer von Statistik. Habe mir, angelehnt an eine andere Studie, mal diese Vorgehensweise zusammengebastelt:
1. Test der Variablen auf Normalverteilung Kolmogorov- Smirnov- Test
Habe ich ausgeführt und keine Normalverteilung festgestellt. (mit SPSS)
2. Jetzt würde sich der Spearman anbieten, wird aber in der Studie nicht benutzt (stattdessen Pearson) mit der Begründung, das bei Kennzahlen keine nichtlinearen Zusammenhänge angenommen werden müssen. Kann ich den Pearson- Test überhaupt verwenden wenn ich einen nichtparametrischen Normalverteilungstest durchgeführt habe?
3. Muss ich dann noch einen t- Test ?? (Student- Verteilung) durchführen um die Unabhängigkeit der Variablen zu testen?
4. Macht eine weitere Überprüfung der gefundenen Ergebnisse durch eine Regressionsanalyse Sinn?
Wäre super wenn mir jemand weiterhelfen könnte, da ich einfach zu viele Bezeichnungen, Bedingungen etc. nicht verstehe und mir deshalb das alles nicht selbst erklären kann. Alles was ich nachgelesen habe hat mich meistens nur noch mehr verwirrt.......
Vielen Dank für jede Antwort,
Grüße
Mane
Korrelationsanalyse
-
PhilLe
- Beiträge: 18
- Registriert: 04.08.2011, 18:32
Hi,
ich weiß zwar nicht was genau die "Unternehmenskennzahlen" sind, aber hört sich nach metrisch skalierten variablen an. Du kannst zwar auch rang skalierte variablen mit dem K-S auf normalverteilung testen, aber spätestens bei der wahl des korrelationskoeffizienten müsste man wissen welches skalenniveau vorliegt.
der pearson verlangt mindestens metrisch skalierte und normalverteilte variablen (der K-S sagt, dass deine kennzahlen nicht normalverteilt sind. du solltest dir vielleicht noch einen Q-Q Plot anschaun um sicher zu gehn, dass der K-S auch stimmt)
der spearman verlangt mindestens ordinal skalierte (rang skalierte) variablen. vorsichtshalber könntest du also, wenn die variablen grob von der normalverteilung abweichen, sicherheitshalber den spearman verwenden.
mit dem t-test auf unabhängigkeit zu testen verstehe ich nicht ganz. ich dachte der t-test wäre ein hypothesen test. Also dazu da um zu testen ob die ergebnisse (der korrelationskoeffizient in diesem fall) signifikant sind, also z.b. mit 95% wahrscheinlichkeit nicht zufällig zustande kommen, und anhand davon die H0 abzulehnen oder eben nicht.
was du also mit dem t-test testen kannst, ist ob die unabhängigkeit (falls der korrelationskoeffizient = 0 ist) statistisch signifikant ist.
zu 4. was sind denn die gefundenen ergebnisse?
so. ich hoffe ich konnte ein bisschen helfen.
Grüßle
PS.: ich erhebe kein anspruch auf vollständigkeit. korrigiert mich bitte wenn ich mich bei meinen aussagen geirrt haben sollte (man lernt nie aus)
ich weiß zwar nicht was genau die "Unternehmenskennzahlen" sind, aber hört sich nach metrisch skalierten variablen an. Du kannst zwar auch rang skalierte variablen mit dem K-S auf normalverteilung testen, aber spätestens bei der wahl des korrelationskoeffizienten müsste man wissen welches skalenniveau vorliegt.
der pearson verlangt mindestens metrisch skalierte und normalverteilte variablen (der K-S sagt, dass deine kennzahlen nicht normalverteilt sind. du solltest dir vielleicht noch einen Q-Q Plot anschaun um sicher zu gehn, dass der K-S auch stimmt)
der spearman verlangt mindestens ordinal skalierte (rang skalierte) variablen. vorsichtshalber könntest du also, wenn die variablen grob von der normalverteilung abweichen, sicherheitshalber den spearman verwenden.
mit dem t-test auf unabhängigkeit zu testen verstehe ich nicht ganz. ich dachte der t-test wäre ein hypothesen test. Also dazu da um zu testen ob die ergebnisse (der korrelationskoeffizient in diesem fall) signifikant sind, also z.b. mit 95% wahrscheinlichkeit nicht zufällig zustande kommen, und anhand davon die H0 abzulehnen oder eben nicht.
was du also mit dem t-test testen kannst, ist ob die unabhängigkeit (falls der korrelationskoeffizient = 0 ist) statistisch signifikant ist.
zu 4. was sind denn die gefundenen ergebnisse?
so. ich hoffe ich konnte ein bisschen helfen.
Grüßle
PS.: ich erhebe kein anspruch auf vollständigkeit. korrigiert mich bitte wenn ich mich bei meinen aussagen geirrt haben sollte (man lernt nie aus)
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manebanane
- Beiträge: 3
- Registriert: 01.09.2011, 22:04
Hi,
vielen dank für die antwort. hat mir auf jeden fall geholfen, das ganze ein bisschen besser zu verstehen. ich bin auch selbst etwas weitergekommen. kennzahlen sind auf jeden fall metrisch. der k-s gibt mir ziemlich starke abweichungen von der normalverteilung (es gibt starke abweichungen in den ausgangsdaten), was für ihn anscheinend nötig ist um sicher zu gehen das das ablehnen der hypothese möglich ist.
dadurch das die normalverteilung nicht gegeben ist, bietet sich wohl der spearman an.....(was bedeutet das er mindestens ordinal skalierte variablen verlangt?)
der t- test erübrigt sich wohl, da ich in einem testlauf keine korrelationen mit dem wert 0 gemessen hab. (ist schwer die richtigen fragen zu stellen, wenn man einfach gar keine ahnung hat.)
mit der regressionsanalyse wollte ich die gefundenen positiven korrelationen weiter überprüfen (wurde mir zumindest an anderer stelle geraten). was ich damit genau erreichen kann weiß ich allerdings nicht so richtig.....vielleicht kann mir da ja noch jemand weiterhelfen
grüße
mane
vielen dank für die antwort. hat mir auf jeden fall geholfen, das ganze ein bisschen besser zu verstehen. ich bin auch selbst etwas weitergekommen. kennzahlen sind auf jeden fall metrisch. der k-s gibt mir ziemlich starke abweichungen von der normalverteilung (es gibt starke abweichungen in den ausgangsdaten), was für ihn anscheinend nötig ist um sicher zu gehen das das ablehnen der hypothese möglich ist.
dadurch das die normalverteilung nicht gegeben ist, bietet sich wohl der spearman an.....(was bedeutet das er mindestens ordinal skalierte variablen verlangt?)
der t- test erübrigt sich wohl, da ich in einem testlauf keine korrelationen mit dem wert 0 gemessen hab. (ist schwer die richtigen fragen zu stellen, wenn man einfach gar keine ahnung hat.)
mit der regressionsanalyse wollte ich die gefundenen positiven korrelationen weiter überprüfen (wurde mir zumindest an anderer stelle geraten). was ich damit genau erreichen kann weiß ich allerdings nicht so richtig.....vielleicht kann mir da ja noch jemand weiterhelfen
grüße
mane
