Hallo ihr Lieben,
ich muss für 9 verschiedene Variablen eine Korrelatioxsmatrix erstellen. Leider sind sie alle so unterschiedlich, dass ich nicht wirklich weiß, wie ich die Sache angehen muss.
Variablen 1-7 sind latente Konstrukte, die Indikatoren sind jeweils eine unterschiedliche Anzahl an Items (mit 7-Punkt-Likert-Skalen).
Variable 8 ist eine Dummy-Variable (Werte 0 und 1).
Variable 9 ist eine kategoriale Variable mit 8 Kategorien, jedoch ist sie ordinal, also die Kategorien lassen sich in eine Reihenfolge bringen (es geht um Kategorien der Mitarbeiteranzahl).
Ich habe mir überlegt für die latenten Konstrukte einfach die Means zu berechnen. Wie muss ich jedoch mit der Dummy-Variable und der kategorialen Variable umgehen?
Und kann ich einfach den Korrelationskoeffizient nach Pearson berechnen?
Für eine Hinweis wäre ich echt super dankbar!!! <3
Liebe Grüße
Wie berechne ich eine Korrelatioxsmatrix?
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LEHAB
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- Registriert: 01.10.2018, 00:08
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dutchie
- Beiträge: 2734
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Wie berechne ich eine Korrelatioxsmatrix?
Hallo
ich denke mal du willst die Zusammenhänge der Variablen bestimmen, oder?
da bildest du zuerst die Gesamtwerte aus den Items pro "latenter Variable"
über Summenscore oder Mittelwert
diese Gesamtscores sind intervallskaliert und die kannst du einfach mit Pearson korrelieren.
Variable 8 und 9 haben eine anderes Skalenniveau da läßt sich das nicht so einfach "korrelieren"
da müsstest du eine Wirkrichtung festlegen...
Variable 8 wirkt auf Variable 1-7 --> dann bestimmst du den zusammenhang über z.B. eta 2
im sinne eines t-Test
Variable 9 denkt man sich auch erst mal einfachheitshalber nominalskaliert
---> wirkt auf Variable 1-7
und macht auch ein eta 2 im sinne einer ANOVA
Pearson ist ein symmetrisches Maß, der zusammenhang bei schätzung von x --> y ist
genauso groß wie bei Schätzung von y ---> x !!!
das ist bei der zusammenhangsbestimmung unterschiedlicher Skalenniveaus nicht mehr gegeben.
da bist du generell unsymmetrisch.
Variable 9 kannst du aber eventuell auch intervallskaliert interpretieren (dann auch mit pearson rechnen)
kommt drauf an wie die Kategorien ausschauen...
gruß
dutchie
ich denke mal du willst die Zusammenhänge der Variablen bestimmen, oder?
da bildest du zuerst die Gesamtwerte aus den Items pro "latenter Variable"
über Summenscore oder Mittelwert
diese Gesamtscores sind intervallskaliert und die kannst du einfach mit Pearson korrelieren.
Variable 8 und 9 haben eine anderes Skalenniveau da läßt sich das nicht so einfach "korrelieren"
da müsstest du eine Wirkrichtung festlegen...
Variable 8 wirkt auf Variable 1-7 --> dann bestimmst du den zusammenhang über z.B. eta 2
im sinne eines t-Test
Variable 9 denkt man sich auch erst mal einfachheitshalber nominalskaliert
---> wirkt auf Variable 1-7
und macht auch ein eta 2 im sinne einer ANOVA
Pearson ist ein symmetrisches Maß, der zusammenhang bei schätzung von x --> y ist
genauso groß wie bei Schätzung von y ---> x !!!
das ist bei der zusammenhangsbestimmung unterschiedlicher Skalenniveaus nicht mehr gegeben.
da bist du generell unsymmetrisch.
Variable 9 kannst du aber eventuell auch intervallskaliert interpretieren (dann auch mit pearson rechnen)
kommt drauf an wie die Kategorien ausschauen...
gruß
dutchie
