Hallo Tom,
nein, Du kannst sie auch so belassen, musst nur bei der Interpretation des Korrelationskoeffizienten dann die Richtung im Hinterkopf haben.
Schöne Grüße
Daniela

Im Rahmen einer Studienarbeit will ich untersuchen, inwieweit die Kulturdimension „Machtdistanz“ nach Hofstede mit der Korruptionsanfälligkeit der betrachteten Länder korreliert. Für beide Faktoren gibt es sog. Indizes, der sowohl bei dem Index für Machtdistanz, als auch bei dem Index für Korruptionsanfälligkeit von 0-100 reicht. Während bei dem Machtdistanzindex der Wert 0 für keine und 100 für eine hohe Machtdistanz steht, verhält es sich bei dem Korruptionsindex genau umgekehrt. 0 steht hier für eine hohe und 100 für keine Korruptionsanfälligkeit. Will ich jetzt einen aussagekräftigen Korrelationswert ermitteln, müsste ich die Werte bei einem der beiden Indizes „umcodieren“, oder?

Vielen Dank und viele Grüsse

Hallo Andrea,
Du willst wohl die berechneten Werte (Korrelationskoeffizienten) zum Wert 0 vergleichen (keine Korrelation). Ja, dazu schreibst Du alle untereinander in eine Spalte und führst einen Einstichproben-T-Test durch (sofern Normalverteilung vorliegt).
Weitere Fragen könnt Ihr gern in meiner Facebook-Gruppe Statistikfragen https://www.facebook.com/groups/785900308158525/ diskutieren.

Schöne Grüße
Daniela

Hallo Franzi,
Du kannst in jedem Fall eine nichtparametrische Korrelation rechnen, auch wenn keine Linearität vorliegt.
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Schöne Grüße
Daniela

Hallo Sarah,
ja, das hast Du richtig verstanden. Ich versuche es für Dein Beispiel nochmal zu formulieren. Nehmen wir an, Du misst sowohl die Straffälligkeit (Häufigkeit) als auch die Lebensverhältnisse (gut bis schlecht) als metrische oder ordinale Variablen. Dann würdest Du zur Prüfung der Nullhypothese eine Korrelation rechnen. Die Nullhypothese lautet: „Es gibt keinen Zusammenhang zwischen Straffälligkeit und Lebensverhäntissen“. Die Korrelation liefert Dir einen Korrelationskoeffizienten und einen p-Wert. Der p-Wert gibt Dir die Signifikanz. Ist er kleiner als 0,05, so hast Du einen signifikanten Zusammenhang nachgewiesen. Der Zusammenhang zwischen den beiden Variablen unterscheidet sich also signifikant von Null. (Oder: Es ist sehr unwahrscheinlich, diese Daten zu messen, wenn es in Wahrheit keinen Zusammenhang gibt). Der Korrelationskoeffizient ist in dem Fall das Effektstärkemaß, es sagt Dir, wie stark der Zusammenhang ist und in welche Richtung er geht.
Schöne Grüße
Daniela

Hallo Anna,
wenn der p-Wert nicht signifikant ist, kannst Du Phi oder V zumindest beschreibend verwenden. Eventuell ist auch die Fallzahl zu klein, um den Effekt als signifikant nachzuweisen. Je nachdem, in welche Richtung der Zusammenhang geht, kann Phi auch negativ sein.
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Schöne Grüße
Daniela

Hallo Jonathan,
ja, das ist richtig.
Schöne Grüße
Daniela

Hallo Johanna,
ja, aber dann nur deskriptiv und mit Vorsicht denn es ist dann nicht nachgewiesen, ob wirklich eine Korrelation besteht.
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Schöne Grüße
Daniela

Hallo Meli,

dann sind die verwendeten Stichproben wohl unterschiedlich groß? Um welche verwendete Methode geht es bei Dir?

Schöne Grüße
Daniela

Hallo Mirjam,

grundsätzlich kannst Du die Korrelationen auf den Untergruppen rechnen, entweder, indem Du jeweils über „Fälle auswählen“ Dir vor der Rechnung die entsprechende Gruppe definierst. Oder Du teilst die Datei vor der Rechnung der Korrelation auf (Daten -> aufgeteilte Datei), das geht noch schneller. Dann bekommst Du die Korrelation pro Gruppe. Interessant ist dann noch, ob sie sich auch signifikant unterscheiden (die Korrelationskoeffizienten), das geht nicht direkt in SPSS, lässt sich aber leicht von Hand nachrechnen, siehe Blogbeitrag https://statistik-und-beratung.de/2013/06/korrelationen-vergleichen/
Schöne Grüße
Daniela