Korrelation nach Spearman oder Chiquadrattest?

Beitrag von **sophie** » 11.09.2011, 15:07

Hallo ich hoffe ihr könnt mir helfen. Ich schreibe zur zeit meine Masterarbeit und muss einige Daten auswerten.

Ein Bekannter von mir meinte, dass man bei Korrelationen mit Spearman nichts falsch machen kann. In der Literatur findet man aber immer, dass man Spearman nur bei ordinalskalierten Variablen nutzen kann.

Möchte z.B. korrelieren, ob Personen, die bislang spendensammelnde Portale nicht kannten (skaliert= JA/NEIN) , in Zuknuft diese nutzen würden (JA/NEIN/VIELLEICHT). Also meine Variablen sind beide nominalskaliert und ICH dachte man testet dann mit CHi-Quadrat.

HIIIIIIIIIILFE

Beitrag von **drfg2008** » 11.09.2011, 17:44

In der Literatur findet man aber immer, dass man Spearman nur bei ordinalskalierten Variablen nutzen kann.

vielleicht in der BILD-Zeitung, sonst nirgends.

Zu diesem Thema finden sich bereits einige sehr ausführliche Beiträge hier auf der Plattform.

Beitrag von **sophie** » 11.09.2011, 19:16

aber bei zwei nominalskalierten variablen kann man doch den chi-test (unter bestimmten voraussetzungen) verwenden, richtig?

Beitrag von **Skuz** » 11.09.2011, 19:56

Ja und wenn du vergleichbare Werte haben willst, dann dürfte Cramers V für dich noch interessant sein. Cramers V basiert auf Chi-Quadrat.

Beitrag von **sophie** » 11.09.2011, 20:26

VIELEN DANK für die Antwort

Beitrag von **sophie** » 13.09.2011, 07:22

P.S. Habe jetzt nochmal nachgelesen, welche Korrelationen ich bei bestimmten Skalenniveaus nehmen kann. Da gibt es solche Tabellen. Kann ich mich immer danach richten, wenn die gegebenen Voraussetzungen erfüllt sind?

Habe eigentlich hauptsächlich nominalskalierte Variablen und daher kommen auch nur der Chiquadrattest, Phi, Cramers, Lamda in Frage. Sehe ich das richtig?

Beitrag von **Skuz** » 13.09.2011, 10:36

Siehst du richtig, wobei du mit Chi-Quadrat nicht so viel anfangen kannst. Der Wertebereich geht von 0- unendlich und Chi-Quadrat Werte sind nicht miteinander vergleichbar. Daher Phi (nur für 4 Felder Tafeln), Cramers V und Lamda für den Rest, wobei ich persönlich Cramers V bevorzuge, ganz einfach, weil es schneller zu interpretieren geht.

Allgemein gilt, dass die Variable mit dem niedrigsten Skalenniveau das Korrelationsmaß bestimmt.