Korrelationen miteinander vergleichen?

2 Antworten

ja, man kann korrelationskoeffizienten mit einander vergleichen. siehe dazu http://www.quantitativeskills.com/sisa/statistics/correl.htm und/ oder in bortz "statistik" die formeln 6.93, 6.97 und 6.98 in der 6. auflage - das müsste nach olkin sein. das klappt aber nur für pearson-koeffizienten.

vielleicht recherchierst du auch nach pfadmodellen, um die beziehungen zwischen variablen darzustellen, und nach moderation-mediation-supressor, da solche effekte bei dieser art des vergleichs möglicherweise zu beobachten sind.

vielleicht sagt dir auch jemand etwas über adjustierung des signifikanzniveaus, was bei mehrfach-vergleich notwendig ist - das ist nur dann nötig, wenn sich deine hypothese auf mehrere vergleiche bezieht z.b. wie das bei einem mehrstufigen faktor in der varianzanalyse ist (die null-hypothese wird zurückgewiesen, sobald irgendeine stufe des faktors einen einfluss hat, d.h. man hat aufgrund der mehreren stufen mehrere chancen); sie ist nicht nötig, wenn man mehrere hypothesen hat (1 hypothese und nur 1 test, um sie zu prüfen). wenn deine null-hypothese also nicht abgelehnt wird, sobald eine von vielen möglichen korrelationen signifikant wird, brauchst du auch nicht adjustieren.

Hallo Schokolinda,

vielen Dank für die Info. Der erste Absatz klingt vielversprechend. Konnte inzwischen erkennen, dass scheinbar auch Spearman's rho in Kombination mit Olkin genutzt werden kann:

"We used Spearman’s correlation coefficients because of the skewed distribution of most food consumption data. To compare the validity of two estimates of FV consumption, equality of correlations was tested using a formula stated by Olkin and Siotani (43,44)."

Das wäre schon einmal ein Anfang. Habe aber bislang nichts zu Effektgrößen auf nominalem NIveau finden können.

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@johann83

auch wenn das jemand schon mal gemacht hat, solltest du weiter recherchieren, ob das sinn macht, oder dein vorgehen zumindest mit deinem professor absprechen; denn es kann auch sein, dass quatsch in einer veröffentlichung von gutachtern durchgewunken wird. und man steht dann dumm da, wenn derjenige, der die arbeit bewertet, das vorgehen eben auch als quatsch ansieht.

schau doch mal in bortz & döring ins kapitel zu meta-analyse: da werden koeffizienten in andere umgerechnet.

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@Schokolinda

Hallo Schokolinda,

vielen Dank. Da habe ich nun tatsächlich nachgeschaut. Dort steht aber, dass Metaanalysen nicht Inhalte einer Studie vergleichen, weil dort üblicherweise Abhängigkeiten vorhanden sind.

Ärgerlicherweise werden dort tatsächlich Effektmaße umgerechnet und miteinander vergleichen. Cramers V wird allerdings nicht behandelt :(

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@johann83

die oben genannten formeln beinhalten auch welche für abhängige vergleiche (müssten die beiden letzten formeln sein). nur gelten die leider meines wissens nur für pearson koeffizienten.

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@Schokolinda

Ja, so sieht es aus. Was kann ich da nun machen?

Ich muss nun mal unterschiedliche Koeffizienten miteinander vergleichen. Gibt es da sonst gar keine Möglichkeit? Habe inzwischen wirklich intensiv recherchiert und bewege mich schon längst jenseits meiner Statistik-Kenntnisse...

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@johann83

sprich mit deinem professor. oder auch mit der statistik-beratung an der uni.

vielleicht gibt es ganz andere möglichkeiten für dein problem z.b. varianzanalyse.

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@Schokolinda

Mein Prof. ist da keine wirkliche Hilfe. Er ist ja kein Statistiker/Mathematiker.

Eine Option wäre mglw. eine Regressionsanalyse. Das ist aber ein viel zu komplexes Verfahren für diese "kleine" zusätzliche Fragestellung. Zumal die bivariaten Zusammenhänge eh schon berechnet sind. Zu hohe Anforderungen, zu viele Hürden und Stolpersteine - gerade auch weil das Verfahren in meinem Fach eher schwach bis gar nicht verbreitet ist und ich es darüber hinaus noch nie angewandt habe.

Es dürfte doch einfach gar nicht so schwer sein (a) diese zwei völlig üblichen Zusammenhangsmaße zu vergleichen oder (b) in einem Fachbuch zu schreiben, dass man sie nicht vergleichen kann.

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@johann83

zu a) wenn du dir die formeln mal ansiehst, dann denkst du vielleicht anders - den formeln liegt ja auch forschung zugrunde z.b. wie sich verteilungen verhalten - es ist also nicht so einfach, an eine formel zu kommen

zu b) na ja, es wird eben geschrieben, wenn jemand ein problem gelöst hat - die ungelösten probleme dieser welt oder nur der statistik passen in kein buch. zudem wird ungern berichtet, wenn forschung erfolglos war.

auch wenn dein prof kein statistiker ist, muss er doch eine ausbildung in der methodik seines forschungsgebiets haben. sonst könnte er ja nicht selber forschen. profs sind normalerweise auch als gutachter tätig und beurteilen publikationen, wo auch die methoden bestandteil des urteils sind.

wenn du mit spss arbeitest, ist eine regressionsanalyse doch schnell gemacht und man kann sich relativ schnell anlesen, wie man die ergebnisse beurteilt (auf was muss man schauen, welche zahl bedeutet was z.b. in spss-handbüchern). wenn du damit sicher bist zum ziel zu kommen, dann ist das doch effizienter, als nach einem verfahren zu suchen, das sich vielleicht gar nicht findet.

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