Korrelation nominaler Variablen berechnen

[lelak]

Hallo Zusammen,

ich hoffe jemand kann mir bei meiner Hypothesenprüfung helfen ich bin ziemlich aufgeschmissen weil ich einfach nicht weiter komme.

Die Hypothese lautet "Es gibt einen positiven Zusammenhang zwischen dem Folgen von Fitness-Influencern auf Instagram und dem Sport machen" - hierfür habe ich Daten aus einem Fragebogen: einmal um die Variable Fitness-Influencer zu messen (-> Folgst du Fitness-Influencern ja/nein) und einmal um die Sportaktivität abzufragen (-> machst du regelmäßig Sport ja/nein). Muss jetzt, da es sich bei beiden Variablen um nominales Skalenniveau handelt, mithilfe Analysieren -> deskriptiver Statistik -> Kreuztabellen der Korrelationskoeffizient berechnet werden oder bin ich da komplett auf der falschen Spur? Weil laut diesem gibt es keine Korrelation zwischen beiden Variablen, obwohl zu 99,9% das Gegenteil der Fall ist (25 von 26 Personen macht Sport und Folgt Fitnessinfluencern)

Ich bin jedem super dankbar der mir eventuell einen kleinen Tipp geben könnte!!

[dutchie]

Hallo lelak,

die Richtung stimmt...
üblich ist erstmal so:
Kreuztabelle ...bzw. 4 Felder Tafel...ok!

dann:
Chi2 (chi quadrat Signifikanztest) Test, um zu prüfen ob einen Abhängigkeit (nicht Korrelation) besteht.
dazu müssen aber nicht nur: follower Sport machen, sondern auch nicht follower keinen Sport!!!
und dei Stichprobe muss eher groß sein...auch auf [exact] klicken

dann:
Beschreibung der Größe des Zusammenhnags falls sig., da gibt es es einige
Das ist hier komplizierter als ja.. desto...
E gibt symmetrischen (r phi) und unsymmetrische (lambda)...
d.h. die Schätzrichtung wird berücksichtigt.

dann Zeilenweise testen:
Bei dir ist das vermutlich jetzt so, dass eine Zelle fast leer ist.
jeder follower treibt sport, aber bei den nicht followern nur 50%...

dazu kannst du nur eine Zeile (oder Spalte) der Kreuztabelle testen,
mit einem Binomialtest auf pi = .50 und damit die Auswertung "bedingen".

also bei followern ist die Wahrscheinlichkeit Sport zu treiben > 50% (binomial sig <.05)
der test ist bei den nicht parametrischen Tests, dazu musst du aber die nichtfollower
ausblenden über [datei]--> [fälle auswählen]

gruß
dutchie

[lelak]

Hallo lelak,

die Richtung stimmt...
üblich ist erstmal so:
Kreuztabelle ...bzw. 4 Felder Tafel...ok!

dann:
Chi2 (chi quadrat Signifikanztest) Test, um zu prüfen ob einen Abhängigkeit (nicht Korrelation) besteht.
dazu müssen aber nicht nur: follower Sport machen, sondern auch nicht follower keinen Sport!!!
und dei Stichprobe muss eher groß sein...auch auf [exact] klicken

dann:
Beschreibung der Größe des Zusammenhnags falls sig., da gibt es es einige
Das ist hier komplizierter als ja.. desto...
E gibt symmetrischen (r phi) und unsymmetrische (lambda)...
d.h. die Schätzrichtung wird berücksichtigt.

dann Zeilenweise testen:
Bei dir ist das vermutlich jetzt so, dass eine Zelle fast leer ist.
jeder follower treibt sport, aber bei den nicht followern nur 50%...

dazu kannst du nur eine Zeile (oder Spalte) der Kreuztabelle testen,
mit einem Binomialtest auf pi = .50 und damit die Auswertung "bedingen".

also bei followern ist die Wahrscheinlichkeit Sport zu treiben > 50% (binomial sig <.05)
der test ist bei den nicht parametrischen Tests, dazu musst du aber die nichtfollower
ausblenden über [datei]--> [fälle auswählen]

gruß
dutchie

Danke für deine Hilfe!!

wenn bei meinem Chi2 Test jetzt rauskommt, dass keine Abhängigkeit besteht (mit 0,178 deutlich über 0,05), dann ist der Rest ja eigentlich hinfällig weil das ja bedeutet, dass die Variablen gar keine Zusammenhang haben können?

[dutchie]

ja, na ja..., aber schreib den, die korrelationkoeffizienten ruhig hin...
nicht das, dass so aussieht du vermeidest was.
und die sig hängt auch von N ab

[lelak]

ja, na ja..., aber schreib den, die korrelationkoeffizienten ruhig hin...
nicht das, dass so aussieht du vermeidest was.
und die sig hängt auch von N ab

Laut der Kreuztabelle ist es eigentlich nicht möglich, dass kein Zusammenhang besteht. (Sport ja+Fitness-Influencer ja: 25/ Sport ja+Fitness-Influencer nein: 1/ Sport nein+Fitness-Influencer ja: 4/ Sport nein + Fitness-Influencer nein: 1)

Kann dies dann daran liegen, dass die Stichprobe einfach zu klein und deswegen umrepräsentativ ist?

[dutchie]

Du hast in 2 zellen je nur 1 Person?
Dann mach nicht chi2, mach auch exact.

na klar ist die stichproben zu klein, damit kannst du nichts beweisen.
versieb mal die zwei 1er in die Zellen des erwarteten zusammenhangs
das wird wahrscheinlich auch nicht sig.

Sport ja+Fitness-Influencer nein: 1, ... nur einer?
nur 5 Leute die keinen Sport machen...? 16% ??

ja ..-->zu klein und deswegen unrepräsentativ, aber nicht unbedingt deswegen.
holt dir noch Teilnehmer?

[lelak]

Du hast in 2 zellen je nur 1 Person?
Dann mach nicht chi2, mach auch exact.

na klar ist die stichproben zu klein, damit kannst du nichts beweisen.
versieb mal die zwei 1er in die Zellen des erwarteten zusammenhangs
das wird wahrscheinlich auch nicht sig.

Sport ja+Fitness-Influencer nein: 1, ... nur einer?
nur 5 Leute die keinen Sport machen...? 16% ??

ja ..-->zu klein und deswegen unrepräsentativ, aber nicht unbedingt deswegen.
holt dir noch Teilnehmer?

wieviele Teilnehmer brauche ich denn mindestens, um etwas beweisen zu können?

[dutchie]

schwer zu sagen, das hängt von "wahren" Zusammenhang ab.

Wenn z.B P(Sport und influencer) = .4 (H1) und P(Sport und infuencer)= .25 (H0)

--> w = .3(mittel)--> gepower, alpha = beta = .05 --> N = 145