Gunnar
2004-06-12 15:37:58 UTC
Bei der Datenauswertung zu meiner Magisterarbeit stehe ich vor einem
für mich unlösbaren Problem. Ich weiß nicht, wie ich aus meiner
Messung ordinal skalierter Variablen den Einfluss einer Drittvariable
heraus bekomme.
Ich habe in meinem Datensatz drei für diese Frage relevante Variablen.
VAR1: relative Häufigkeit der Nutzung des Radiosenders Rockland
Sachsen-Anhalt". Ausprägungen: 1: niemals, 2: selten, 3: hin und
wieder 4: oft 5: immer und ausschließlich. Also eine ordinal skalierte
Variable.
VAR2: Kenntnis der Technologie DAB. Ausprägungen 1: nein, 2: ja. Also
eigentlich eine nominale, die ich nach dem Buch SPSS 11" jedoch
aufgrund der Dichotomie als ordinale behandeln darf.
VAR3: Geschlecht. Ausprägungen: 1: männlich, 2: weiblich. Also auch
eigentlich eine nominale, die ich ebenso nach SPSS 11" jedoch
aufgrund der Dichotomie als ordinale behandeln darf.
Zwischen VAR1 und VAR2 konnte ich im Test eine zwar geringe, aber
signifikante Korrelation errechnen Spearmans R (wegen der ordinal
skalierten Variablen) beträgt 0,193 bei p=0,005. Wer häufig Rockland
Sachsen-Anhalt" hört, kennt die (dort beworbene) Technologie DAB also
offenbar etwas wahrscheinlicher als andere.
Allerdings wird dieser Sender (den insgesamt nur wenige häufig hören)
deutlich von Männern bevorzugt. Männer haben, das hat bereits vorher
ein Test ergeben, generell eine höhere Kenntnis von DAB. Ich befürchte
deshalb, der geringe gemessene Zusammenhang könnte auch eine
Scheinkorrelation sein, verursacht durch den Einfluss der Variable
Geschlecht".
SPSS bietet zum Test auf Scheinkorrelationen die Option Partielle
Korrelationen" (unter Analysieren" -> Korrelationen"). Wenn ich hier
als Kontrollvariable das Geschlecht angebe, kommt nun ein geringeres
Zusammenhangsmaß heraus, jedoch deutlich oberhalb der
Signifikanzgrenze (p=0,171). Eine Scheinkorrelation wäre demnach nicht
auszuschließen.
Allerdings gibt SPSS diesem Zusammenhangsmaß nur den Namen Partielle
Korrelation". Nach allem, was ich bisher in Statistik-Büchern gefunden
habem handelt es sich bei diesem Zusammenhangsmaß jedoch eventuell um
eine Abwandlung von Pearsons r. Für Ordinalskalen darf ich Pearsons r
ja aber nicht verwenden. Ebenso wenig finde ich jedoch eine
äquivalente partielle Berechnung für Ordinalvariablen auf Basis von
Spearmans R.
Meine Fragen deshalb:
- Darf ich unter diesen Umständen das Maß partielle Korrelation" als
Nachweis einer eventuellen Scheinkorrelation verwenden?
- Gibt es eine andere Möglichkeit, eine Scheinkorrelation zwischen
ordinal skalierten Variablen zu erkennen?
- Oder kann man Scheinkorrelationen bei Ordinalvariablen evtl. gar
nicht ausschließen?
Vielen Dank für die Hilfe!
für mich unlösbaren Problem. Ich weiß nicht, wie ich aus meiner
Messung ordinal skalierter Variablen den Einfluss einer Drittvariable
heraus bekomme.
Ich habe in meinem Datensatz drei für diese Frage relevante Variablen.
VAR1: relative Häufigkeit der Nutzung des Radiosenders Rockland
Sachsen-Anhalt". Ausprägungen: 1: niemals, 2: selten, 3: hin und
wieder 4: oft 5: immer und ausschließlich. Also eine ordinal skalierte
Variable.
VAR2: Kenntnis der Technologie DAB. Ausprägungen 1: nein, 2: ja. Also
eigentlich eine nominale, die ich nach dem Buch SPSS 11" jedoch
aufgrund der Dichotomie als ordinale behandeln darf.
VAR3: Geschlecht. Ausprägungen: 1: männlich, 2: weiblich. Also auch
eigentlich eine nominale, die ich ebenso nach SPSS 11" jedoch
aufgrund der Dichotomie als ordinale behandeln darf.
Zwischen VAR1 und VAR2 konnte ich im Test eine zwar geringe, aber
signifikante Korrelation errechnen Spearmans R (wegen der ordinal
skalierten Variablen) beträgt 0,193 bei p=0,005. Wer häufig Rockland
Sachsen-Anhalt" hört, kennt die (dort beworbene) Technologie DAB also
offenbar etwas wahrscheinlicher als andere.
Allerdings wird dieser Sender (den insgesamt nur wenige häufig hören)
deutlich von Männern bevorzugt. Männer haben, das hat bereits vorher
ein Test ergeben, generell eine höhere Kenntnis von DAB. Ich befürchte
deshalb, der geringe gemessene Zusammenhang könnte auch eine
Scheinkorrelation sein, verursacht durch den Einfluss der Variable
Geschlecht".
SPSS bietet zum Test auf Scheinkorrelationen die Option Partielle
Korrelationen" (unter Analysieren" -> Korrelationen"). Wenn ich hier
als Kontrollvariable das Geschlecht angebe, kommt nun ein geringeres
Zusammenhangsmaß heraus, jedoch deutlich oberhalb der
Signifikanzgrenze (p=0,171). Eine Scheinkorrelation wäre demnach nicht
auszuschließen.
Allerdings gibt SPSS diesem Zusammenhangsmaß nur den Namen Partielle
Korrelation". Nach allem, was ich bisher in Statistik-Büchern gefunden
habem handelt es sich bei diesem Zusammenhangsmaß jedoch eventuell um
eine Abwandlung von Pearsons r. Für Ordinalskalen darf ich Pearsons r
ja aber nicht verwenden. Ebenso wenig finde ich jedoch eine
äquivalente partielle Berechnung für Ordinalvariablen auf Basis von
Spearmans R.
Meine Fragen deshalb:
- Darf ich unter diesen Umständen das Maß partielle Korrelation" als
Nachweis einer eventuellen Scheinkorrelation verwenden?
- Gibt es eine andere Möglichkeit, eine Scheinkorrelation zwischen
ordinal skalierten Variablen zu erkennen?
- Oder kann man Scheinkorrelationen bei Ordinalvariablen evtl. gar
nicht ausschließen?
Vielen Dank für die Hilfe!