Hallo,
vorab versuche ich ganz kurz meine Daten zusammenzufassen: Jeder meine Fälle ist ein Ehepaar, bei denen über einen kurzen Zeitraum der Hautwiderstand (HW) gemessen wurde. Eine Variable A enthält die Korrelation der Hautwiderstandswerte der beiden Ehepartner (somit immer ein Wert zwischen -1 und 1). Meine Hypothesen haben sich hauptsächlich darauf bezogen, dass verschiedene andere Variablen (z.B: Beziehungsqualiät) die HW-Korrelation signifikant vorhersagen würden und habe dafür lineare Regressionen gerechnet, die alle sehr unsignifikant waren..
Ich würde jetzt gerne noch ausprobieren,das Sample in 3 Gruppen aufteilen: negative Korrelation, keine/sehr geringe Korrelation, positive Korrelation, um zu sehen ob sich bei diesen Gruppen unterschiedliche Muster oder Zusammenhänge bezüglich anderer Variablen herausstellen... Erscheint euch das als sinnvoll? Weitere Fragen sind:
1) Macht das Sinn, wenn mein Sample sehr klein ist (N = 27 Ehepaare)?
2) Ist es überhaupt "erlaubt", das Sample einfach aufzuteilen? Würde das in SPSS einfach über "Daten aufteilen" gehen?
2) Müssen die Gruppen gleich groß sein (wäre in meinem Fall nämlich nicht zutreffend)?
3) Muss ich ein "Kriterium" festlegen, für die Gruppe "geringe/keine Korrelation", oder kann ich mir selbst einen Schwellenwert aussuchen?
Eine weitere Möglichkeit wäre, nur 2 Gruppen (pos. / neg. Korrelationen) zu verwenden, damit die Gruppen nicht allzu klein werden.
Ich hoffe, die Frage ist einigermaßen verständlich. Ich habe mir mit Statistik leider noch nie sehr leicht getan, deswegen bin ich mir sehr unsicher und würde mich sehr über Antworten/Ideen zum weiteren Vorgehen freuen!
Danke schon mal und viele Grüße
Daten aufteilen
-
dutchie
- Beiträge: 2762
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Daten aufteilen
hallo mcfl
wenn du gruppen bauen willst
dann kannst du die Korrelationen auf signifikanz prüfen!
dann bekommst du drei Gruppen
sig. positiv, nicht signifikant = kein Zusammenhang, und sig. negativ
dann hast du die Grenezn für die Gruppen..
schau dir auch die Verteilung der Korrelationen an!
zu 2) erlaubt?, wenn es dir sinnvoll erscheint, aber du manipulierst dadurch daten!
und es ist die Frage wozu eigentlich?
zu 1) eher nein, du spekulierst auf ANOVA oder log. Regression? ach... eher auf Diskriminazanalyse?
zu 2 bzw.3) besser wär es
zu 3 bzw 4) siehe signifikanz oben
..aber wozu das Ganze, wenn du die Korrealation erklären willst machst du multiple Regression
mit den Korrelation als AV...das wurde bei dir sehr unsignifikant, und das soll sich ändern wenn du Gruppen
machst, (das kann sogar passieren!???), aber wie interpretierst du das dann!
gruß
dutchie
wenn du gruppen bauen willst
dann kannst du die Korrelationen auf signifikanz prüfen!
dann bekommst du drei Gruppen
sig. positiv, nicht signifikant = kein Zusammenhang, und sig. negativ
dann hast du die Grenezn für die Gruppen..
schau dir auch die Verteilung der Korrelationen an!
zu 2) erlaubt?, wenn es dir sinnvoll erscheint, aber du manipulierst dadurch daten!
und es ist die Frage wozu eigentlich?
zu 1) eher nein, du spekulierst auf ANOVA oder log. Regression? ach... eher auf Diskriminazanalyse?
zu 2 bzw.3) besser wär es
zu 3 bzw 4) siehe signifikanz oben
..aber wozu das Ganze, wenn du die Korrealation erklären willst machst du multiple Regression
mit den Korrelation als AV...das wurde bei dir sehr unsignifikant, und das soll sich ändern wenn du Gruppen
machst, (das kann sogar passieren!???), aber wie interpretierst du das dann!
gruß
dutchie
