Zusammenfassung
Nachdem in ersten Auswertungsschritten gelernt wurde, wie man einzelne Variablen bzw. Merkmale einer Befragung getrennt voneinander – also univariat – untersuchen kann, erfolgt in diesem Kapitel die Darstellung der bivariaten Verfahren, mit deren Hilfe die Zusammenhänge zweier Variablen untereinander analysiert werden kann. Wie in der univariaten Statistik sind die anwendbaren Verfahren der Zusammenhangsmessung abhängig vom Skalenniveau der beiden betrachteten Merkmale bzw. Variablen. Es wird detailliert erklärt, welches Verfahren zur Zusammenhangsmessung bei welcher Kombination zweier Skalenniveaus verwendet werden darf. Darüber hinaus werden die einzelnen Verfahren (Phi; Cramers V, Kontingenzkoeffizient, Biseriale Rangkorrelation, Spearman (ρ), Kendalls Tau (τ), Punktbiseriales r, Korrelation nach Pearson (r), Partielle Korrelation) anhand praktischer Beispiele erläutert und deren Berechnung mit Hilfe von Excel, SPSS oder Stata dargestellt. Die Inhalte werden in Übungsaufgaben vertieft.
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Notes
- 1.
Manche Softwareprogramme berechnen den Phi-Koeffizienten bei Tabelle mit zwei Zeilen und zwei Spalten (2 × 2-Tabellen oder auch 4-Felder-Schema) auf einem anderen Weg (vgl. hierzu z. B. Bortz und Schuster (2010, S. 174)). Es kann sein, dass dabei negative Werte für Phi entstehen. Letztlich liegt dies nur an der Anordnung der Zeilen und Spalten in der Tabelle. Inhaltlich ist das Vorzeichen nicht zu interpretieren: Ein Wert von (−1) entspricht also einer Zusammenhangsstärke von (+1), die von (−0,6) der von (+0,6) etc.
- 2.
Titanic.sav für SPSS; Titanic.dta für Stata und Titanic.xls für Excel. Informationen über die exakte Anzahl der sich an Bord befindlichen Personen und der exakten Anzahl der Opfer liegen nicht vor. Datenbasis hier: British Board of Trade Inquiry Report (1990).
- 3.
In der deutschsprachigen SPSS Version ist die Befehlsfolge Analysieren → Deskriptive Statistiken → Kreuztabellen …
- 4.
Syntaxbefehl: tabulate class survived, cchi2 cell chi2 clrchi2 column expected row V.
- 5.
In Excel müssen zunächst nur die beiden Spalten (Variablen) markiert werden und über die Menüauswahl Einfügen → Diagramm … öffnet sich ein Diagrammassistent, in dem die Diagrammart Punkt (XY) auszuwählen ist. Nach Eingabe von Diagrammtiteln und weiterer Diagrammoptionen kann das Streudiagramm fertiggestellt werden. Ähnlich einfach ist die Diagrammerzeugung in SPSS. Nach der Menüauswahl Graphs → Chart Builder → Scatter/Dot muss zunächst die gewünschte Form des Streudiagrammes gewählt werden und danach müssen per drag and drop die beiden interessierenden Variablen auf die beiden Achsen gezogen werden. In Stata lautet die Befehlsfolge Graphics → Easy Graphs → Scatter plot. In dem sich öffnenden Fenster können dann die Variablen der x- und y-Achse definiert werden. Die dazugehörige Syntax lautet: scatter variable_x variable_y.
- 6.
In der deutschsprachigen SPSS Version ist die Befehlsfolge Analysieren → Korrelation → Bivariat …
- 7.
Syntaxbefehl: correlate gr_mann gr_frau.
- 8.
Syntaxbefehl für Kendall’s Tau: ktau gr_mann gr_frau, pw. Syntaxbefehl für Spearman’s Rho: ktau gr_mann gr_frau, pw.
- 9.
In der deutschsprachigen SPSS Version ist die Befehlsfolge Analysieren → Korrelation → Partiell …
- 10.
Syntax (Pcorr Variable1 Kontrollvariable1 Kontrollvariable2 etc.): pcorr anteil preis preis_ko.
Literatur
Bortz J, Lienert GA, Boehnke K (2000) Verteilungsfreie Methoden der Biostatistik, 2. Aufl. Springer, Berlin und Heidelberg
Bortz J, Schuster C (2010) Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 7. Aufl. Springer, Berlin und Heidelberg
Bowers J (1972) A note on comparing r-biserial and r-point biserial. Educational and Psychological Measurement 32:771–775
British Board of Trade (1990) Report on the Loss of the ’Titanic’ (S.S.). British Board of Trade Inquiry Report (reprint), Allan Sutton Publishing, Gloucester
Glass GV (1966) Note on rank-biserial correlation. Educational and Psychological Measurement 26:623–631
Janson S, Vegelius J (1982) Correlation coefficients for more than one scale type. Multivariate Behaviorial Research 17:271–284
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Cleff, T. (2015). Bivariate Zusammenhänge. In: Deskriptive Statistik und Explorative Datenanalyse. Gabler Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-8349-4748-2_4
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