Fragen und Diskussionen rund um die Arbeit mit SPSS. Für allgemeine Statistik-Themen, die nicht mit SPSS zusammenhängen, bitte das Statistik-Forum nutzen.
nachdem meine Suche leider erfolglos war und irgendwie auf dem Schlauch steh, wende ich mich nun doch an euch.
Es geht darum, dass ich zwei metrisch skalierte Variablen auf Korrealtion hin überprüfen soll. Zudem soll ich auch überprüfen, ob die Korrelation auf dem 95%-Niveau signifikant ausfällt.
Über bivariate Korrelation gibt SPSS aus, dass die Korrelation auf dem Niveau von 0,01 (2-seitig) signifikant sei.
Nun bin ich an dieser Stelle etwas überfragt, da dies ja sozusagen das 99%-Niveau ist. An sich dürfte dann doch die Korrelation auf dem 95%-Niveau auch signifikant sein oder?
ob die Korrelation auf dem 95%-Niveau signifikant ausfällt.
Gibt es nicht. Es geht um den Fehler 1. Ordnung (alpha). Dieser soll nach Konvention kleiner als 5% sein, für ein sog. signifikantes Ergebnis. 100%-5% = 95% Diese Rechnung entspricht nicht dem zugrundeliegenden Denkmodell (Hybridmodell von Fisher und Neyman/Pearson), siehe 4-Felder Tafel. Die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese anzunehmen unter der Bedinung dass diese gilt, ist nämlich nicht 1-alpha sondern 1-beta(-Fehler). Das wäre dann die Power eines Tests (andere Begriffe: Macht, Teststärke).
Daher weist SPSS nur den "p-Wert" bzw. die "Signifikanz" aus. Ist diese "Signifikanz" kleiner der konventionell gesetzten Grenze (5%, 1%), dann gilt das Ergebnis als signifikant. Die Teststärke lässt sich nicht direkt berechnen, sondern erfordert weitere Annahmen. Berechnung über G*Power (als kostenloses Tool).
