Zusammenhang metrischen und ordinalen Daten berechnen?

[LizaM]

Hallo,

ich sitze gerade über der Auswertung meiner Diplomarbeit (mit SPSS 20.0.0) und komme im Moment nicht weiter: ich möchte berechnen, ob es einen Zusammenhang zwischen Emotionalen Kompetenzen (metrisch skaliert, Werte zwischen 1 und 5 - insgesamt 9 Variablen) und der Nutzungshäufigkeit bestimmter Medienformen (ordinal skaliert, von 1 = nie bis 5= sehr oft - insgesamt 5 Variablen) gibt. Meine Stichprobe besteht auf 365 Personen, alle haben alle Fragen beantwortet. Ich habe zudem Altersgruppen codiert (Jugendliche, Junge Erwachsene, Erwachsene) und das Geschlecht erhoben.

Ich stehe gerade voll auf dem Schlauch. Eine Kreuztabelle macht mit den emotionalen Kompetenzen keinen Sinn, da diese Daten ja metrisch sind. Ich hatte an einen Mittelwertsvergleich gedacht, aber in welche Gruppen teile ich dann meine Stichprobe auf? Alle haben ja alle Fragen ausgefüllt, also kommt eine Teilung in "TV-Nutzer", "Youtube-Nutzer" etc. ja nicht in Frage, oder doch? Geht das irgendwie? Oder kann ich die Stichprobe in Altersgruppen unterteilen und diese dann (WIE???) miteinander vergleichen?

Welches Verfahren macht für diese Daten einen Sinn?

Bin sehr dankbar für jeden Tipp!

[Generalist]

Und wo ist jetzt dabei die SPSS-Frage? -- 9*5 Spearman-Korrelationen. Oder Du siehst die Nutzungshäufigkeiten ebenfalls als intervallskaliert an (bei den emotionalen Kompetenzen ist es ja ebenso fragwürdig, dass sie es sind) und rechnest 5 multiple Regressionen mit den 9 Kompetenzen als Prädiktoren.

[LizaM]

Die Spearman-(und Kandall-)Korrelationen hab ich heute schon berechnet, es gibt sogar (laut SPSS) einige signifikante Korrelationen. Aber das ist doch eine Rangkorrelation, die da durchgeführt wird - aber ich habe ja in allen variablen mehrfach belegte Rangplätze. Deshalb habe ich dieses Verfahren eigentlich wieder ausgeschlossen...

Ich versuche jetzt mal die multiplen Regressionen, auf die Idee bin ich nämlich noch gar nicht gekommen.

Danke für die schnelle Antwort!

[Generalist]

Bei Vorliegen von Verbundwerten werden die Tests in Statistikprogrammen natürlich entsprechend korrigiert. Ob die "signifikanten" Korrelationen tatsächlcih sgnifikant sind, sei dahingestellt. Bei 35 Korrelationen geht es eigentlich nicht ohne Korrektur des Signifikanzniveaus.