Welcher Korrelationstest?

[Laura1510]

Hallo
Hallo

Für meine Masterarbeit werte ich einen Datensatz aus. An einer Stelle bin ich aber kurz vor der Krise

Beantwortet werden soll folgende Frage: Inwiefern zeigen sich Unterschiede in der Darstellung von Männern und Frauen? (Analysiert wurden Social-Media-Postings)

Männer wurden mit = 1 codiert, Frauen mit = 2; Die Kategorie Darstellung fasst mehrere Unterkategorien zusammen. Es ist jeweils ein Wert zwischen 1 - 4 entstanden. Die Stichproben der Männer und Frauen sind recht unausgeglichen (Männer = 99; Frauen = 207). Neben dem klassischen Mittelwertvergleich möchte ich auch die Signifikanz angeben, also auch die Korrelation berechnen.

Ursprünglich wollte ich einen t-Test für unabhängige Stichproben machen, jedoch habe ich gelesen, dass dafür beide Skalen metrisch sein müssen und das ist beim Geschlecht ja nicht der Fall. Zudem hat der Levene-Test ergeben, dass keine Varianzhomogenität vorliegt.

Aber welcher Test ist dann an dieser Stelle der richtige, um die Korrelation zu berechnen? Die Einfaktorielle ANOVA ist doch nur für mehr als 2 Kategorien. Mann-Whitney-U-Tests? Welch-Test?

HILFE! Ich weiß gerade echt nicht mehr weiter...

[dutchie]

hallo Laura

Die Variable Geschlecht ist dichotom!
Die Variable Darstellung (was soll das bedeuten?) ist vermulich Intervall (metrisch)
dann vergleicht du die Mittelwerte mit hilfe t-Test für zwei unabhängige Stichproben!
da muss nur eine Variable metrisch sein!!!
test justieren wenn Levene Test signifikant macht SPSS z.B. automatisch!

Neben dem klassischen Mittelwertvergleich möchte ich auch die Signifikanz angeben, also auch die Korrelation berechnen.

Mittelwertstest produziert eine Signifiknaz
Korrelationtest Produziert einen andere Signifikanz,
Was willst du denn noch korrelieren?

bei zwei Ausprägungen ist identisch:
Es gibt einen Unterschied zwischen den Geschlechter in der Darstellung und
Es gibt einen Zusammenhang zwischen Geschlecht und Darstellung.

Die Kategorie Darstellung fasst mehrere Unterkategorien zusammen

das kannst du so nicht sagen, Mann und Frau sind zwei Kategorien! Stufen einer nominalen Variable!
so wie du das beschreibst klingt es so als ob "Darstellung" nominal wäre!
Darstellung wird vermutlich mit hilfe von mehrerer Variablen erhoben!

gruß
dutchie

[Laura1510]

Vielen vielen Dank für die schnelle Antwort, dutchie!

Untersucht wurde die sexualisierte Darstellung. Dabei gab es mehrere Variablen (Körperhaltung, Mimik etc.) die am Ende zu der Variablen "DarstellungZusammengefasst" zusammengetragen wurden. Die Skala schlüsselt sich dann wie folgt auf: 1 = leichte Sexualisierung … 4 = starke Sexualisierung

Ich habe heute direkt einmal den t-Test für unabhängige Stichproben durchgeführt. Der Levene-Test ergibt eine Signifikanz von 0,017, die Varianzhomogenität ist also nicht erfüllt. Daher habe ich den p-Wert in der Zeile "Varianzen sind nicht gleich" abgelesen - der Wert lautet 0,206. Da dieser Wert größer ist als 0,05 ist, ist der Unterschied zwischen Männern und Frauen also nicht signifikant.

Ist das Ergebnis so plausibel und lässt sich in die Forschungsarbeit aufnehmen und interpretieren?

[dutchie]

Hallo Laura

das kingt gut so, aber
noch innerhalb der gruppen auf normalverteilung prüfen!
und einen Wlcoxon test, bzw U test nach schieben, auf ordinalniveau.

weil die gefundene Varianzheterogenität stört irgendwie und sollte beschrieben und erklärt werden,
einfach die df zu justieren erscheint mir beim Thema nicht ausreichend,
es würde sich besser anfühlen, wenn das sigifkant wird...
wie groß ist N?
und anylysiere nicht nur den zusammengfassten wert sondern auch jede Variable (Körperhaltung, Mimik etc.)
für sich, kann sein das Männer und Frauen anders sexualisiert werden und dass das in der Zusammenfassung untergeht!!!

gruß
dutchie

[Laura1510]

Danke für die Antwort! Du hast natürlich recht, die einzelnen Merkmale überprüfe ich auch noch, dann aber wohl eher nur die Häufigkeitsverteilung

Meine Stichprobe beläuft sich auf insgesamt 306 Bilder (davon 99 = Männer, 207 Frauen).
Ich habe jetzt nochmal den U-Test durchgeführt.

Dabei kam eine exakte Signifikanz (2-seitig) von 0,287 heraus...also auch nicht signifikant.

12.11 Zusammenfassung Sexualisierungsgrad
Mann-Whitney-U 9825,000
Wilcoxon-W 14775,000
Z -1,041
Asymptotische Signifikanz (2-seitig) ,298
Exakte Signifikanz (2-seitig) ,287
Exakte Signifikanz (1-seitig) ,147
Punkt-Wahrscheinlichkeit ,020
a. Gruppenvariable: 11.4 Geschlecht

Viele Grüße Laura