Statistik: Korrelation bestimmen

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me_gusta Auf diesen Beitrag antworten »
Statistik: Korrelation bestimmen
Meine Frage:
Hallo,
ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit zum Thema: Jugendliche und das Fernsehen. Ich habe eine Studie mit n=100 Schülern durchgeführt. Das Problem ist hierbei, wie ich an die Sache rangehe. Ich hatte leider kein einziges Semester Statistik, habe mich aber trotzdem entschlossen eine empirische Studie durchzuführen. In die Grundlagen habe ich mich in den letzten 2 Wochen eingelesen. Nun möchte ich die Korrelation zwischen den Noten und der Häufigkeit des Fernsehkonsums bestimmen.
Erste Frage: Ist es überhaupt möglich zwischen diesen beiden Variablen eine Korrelation zu bestimmen?
Zweitens: Müssen beide Variablen die gleiche Anzahl an Faktoren besitzen?

Meine Ideen:
Zu zweitens:
Bei Fernsehkonsum gibt es die Möglichkeit zwischen selten-alle zwei Wochen- einmal die Woche- 1-2 mal die Woche und 3-4 mal die Woche.
Den Notendurchschnitt habe ich mit <= 2,5 als "gut" definiert, es gab also nur 2 Möglichkeiten für die Probanden, gut oder schlecht.

Nun habe ich bereits versucht, mit 2 Faktoren beim Notendurchschnitt den Mittelwert zu berechnen, das gestaltet sich allerdings als schwierig, da die Anzahl n zugleich mein x ist.

Ich hoffe man kann erkennen, was ich meine und verzeiht mir etwaige Formulierungsfehler.

Grüße,
me_gusta
Steffen Bühler Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Statistik: Korrelation bestimmen
Willkommen im Matheboard!

Eine mögliche Auswertung wäre, den fünf Konsumhäufigkeiten die Anzahl der "schlechten" Durchschnittsnoten zuzuordnen. Also z.B. der Klasse "selten" die Anzahl 5, der Klasse "alle zwei Wochen" die Anzahl 12, bis zu " 3-4 mal die Woche", in der dann 90 Schüler sind.

Falls das Klischee "je mehr TV, desto schlechter die Schulnote" bei Deiner Untersuchung bestätigt wird, müsstest Du dann einen stetigen Anstieg der jeweiligen Anzahl bekommen. Dann könntest Du in der Tat erst mal einen linearen Zusammenhang vermuten. Die Häufigkeit verdoppelt sich ja von Klasse zu Klasse: wenn sich die zugehörige Anzahl ebenfalls ungefähr verdoppelt, kannst Du eine lineare Regression durchführen und die Korrelation berechnen.

Viele Grüße
Steffen
me_gusta Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Statistik: Korrelation bestimmen
Vielen Dank!
Grüße,
me_gusta
me_gusta Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Statistik: Korrelation bestimmen
Hallo Steffen,
nun habe ich deinen Ratschlag befolgt und folgende Ergebnisse herausbekommen:

selten alle 2 Wochen 1-2 Mal 3-4 Mal täglich
25 0 10 13 20

Von einem linearen Anstieg kann man hier ja nicht sprechen.
Nun habe ich mich noch ein bisschen weiter eingelesen und herausgefunden, dass für die Berechnung des Pearson´schen Korrelationskoeffizienten, intervallskalierte Variablen vorliegen müssen. Ich habe mir jetzt einige Definitionen angeschaut, verstehe aber immer noch nicht, was das bedeutet. Genau so wenig wie ordinalskaliert. verwirrt

Wie kann ich denn erkennen, ob eine Variable ordinal- oder intervallskaliert ist?

Weiterführend habe ich mir auch Gedanken gemacht.
Bietet sich für schlechte und gute Noten in Verbindung mit dem Item "Wie fühlst du dich nach dem fernsehen?" Mögliche Antworten (mit Mehrfachnennung): euphorisch - müde - aggressiv - entspannt
die Berechnung des Rangkorrelationskoeffizienten von Spearman an? Oder funktioniert dies aufgrund der möglichen Mehrfachnennung nicht?

Grüße,
me_gusta
Steffen Bühler Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Statistik: Korrelation bestimmen
Deine Daten sind intervallskaliert. Denn die x-Achse gibt ja eine Frequenz an, mit der Einheit 1/Woche.

Das erste Intervall ist dann "<0,5", denn es bedeutet ja "weniger als 0,5mal pro Woche". Das zweite Intervall geht von 0,5 bis <1, dann von 1 bis <2 usw.

Ordinalskalierte Daten können nur qualitativ geordnet werden, hier hast Du aber eine quantitative Aussage.

Das mit Spearman kann ich Dir leider nicht beantworten, vielleicht hilft hier jemand aus.

Viele Grüße
Steffen
me_gusta Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Statistik: Korrelation bestimmen
Okay, trotzdem vielen Dank an dich, das mit der Intervallskalierung habe ich nun verstanden Freude

Grüße,
me_gusta
 
 
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