Adventure-Treff

Moin!

Ich stecke gerade etwas in der Klemme. Hat jemand eine Ahnung wie ich den Zusammenhang zwischen einer abhängigen und einer unabhängigen Variable herausfinden kann? Ich habe eine Stichprobe mit ordinal skalierten Datensätzen (1, 2, ..., 7). Am Ende sollte am besten sowas wie ein Koeffizient rauskommen, der das Ausmaß des Zusammenhangs anzeigt und eine Art Gütegrad des Zusammenhangs (Singnifikanz???). Das einzige, das ich kann, ist lineare Regression, aber das geht ja nur bei metrisch skalierten Daten.
Ich habe SPSS zur Auswertung zur Verfügung, falls das jemand kennt.

Viele Grüße
Sledge

Dazu fällt mir spontan der Korrelationskoeffizient ein, mit dem ich in meinem Nebenfach (Psychologie!) so manches mal gequält wurde.

Dieser gibt den Zusammenhang zwischen zwei messbaren Größen als einen Wert zwischen -1 (starker entgegengesetzter Zusammenhang) und 1 (starker Zusammenhang) an. Ein Wert gleich oder "nahe" 0 bedeutet einen geringen oder nicht vorhandenen Zusammenhang.

Edit: Habe das "ordinal" in Deinem Beitrag trotz Fettdruck überlesen.
Nochmal edit: Obwohl... bist Du sicher, dass Deine Werte nicht kardinal skaliert sind?

Nein, leider sind die Daten nicht kardinal, sodern nur ordinal. Hat keiner eine Idee?

Es geht dir also um den Zusammenhang von deinem Datensatz mit einer optimalen linearen Regression, oder? Denn für einen Zusammenhang braucht man ja zwei Merkmale und das zweite kann ja dann nur der Rang sein.

Ich kann mich als Statistik-Student jetzt natürlich blamieren , aber was Regression angeht dürftest du das eigentlich genauso handhaben können wird kardinales Niveau.

Ich werd's mal nachschlagen, aber das dauert ein bisschen.

Also, ich habe die Daten eines Fragebogens. Ich möchte herausfinden, ob ein Zusammenhang zwischen zwei Fragen besteht, die jeweils mit 1-7 beantwortet werden konnten [1=trifft gar nicht zu, ..., 7=trifft voll zu]. Dazu soll ich offenbar eine "logistische Regressionsanalyse" durchführen. Wenn ich in SPSS auf "ordinale Regression" klicke, erhalte ich eine Tabelle mit "Schätzern" und "Schwellen". Mit diesen Begriffen kann ich nichts anfangen, die ganze Tabelle erschließt sich mir nicht. Ich kann wie gesagt nur "kleinste Quadrate" noch aus der Schule.

Sledge_Hammer hat geschrieben:die jeweils mit 1-7 beantwortet werden konnten [1=trifft gar nicht zu, ..., 7=trifft voll zu].

Ich bin da wirklich kein Experte, aber für mein Verständnis ist dies eine Kardinal-/Intervallskala, denn der Abstand zwischen zwei Werten lässt sich berechnen (und hat ja auch durchaus Aussagekraft).

Wäre ja super, wenn ich den Korrelationskoeffizent nehmen könnte. Den verstehe ich wenigstes. Aber bei den Variablen steht im Programm "ordinal". Mhhhh........

Sledge_Hammer hat geschrieben:Wenn ich in SPSS auf "ordinale Regression" klicke, erhalte ich eine Tabelle mit "Schätzern" und "Schwellen". Mit diesen Begriffen kann ich nichts anfangen, die ganze Tabelle erschließt sich mir nicht.

Ich habe in die Richtung nichts gehört, bei mir waren Kardinalzahlen und Ordinalzahlen im Endlichen immer dasselbe. Aber müsste das nicht im Handbuch stehen, was "Schätzer" und "Schwellen" in dem Zusammenhang sind?

Das Jan

Sledge_Hammer hat geschrieben: Das einzige, das ich kann, ist lineare Regression, aber das geht ja nur bei metrisch skalierten Daten.

Das stimmt zwar, jedoch werden in der sozialwissenschaftlichen Forschungspraxis ordinalsaklierte Daten aus Likert-Items (wie Du sie ja hast) als metrisch "angenommen". Deshalb kannst Du ruhigen Gewissens eine lineare Regression rechnen.

Aber dies ist wohl in deinem Fall gar nicht nötig. Wenn Du einfach nur den Zusammenhang zwischen zwei ordinal skalierten Variablen brauchst, dann nimm bspw. Spearmans-R (kann man in SPSS aussuchen). Da kommt wenn ich mich recht erinnere ein Wert zwischen 0 und 1 heraus, den du entsprechend interpretieren musst.