Ich untersuche die Korrelation zwischen Alter und Auftreten bestimmter Fehlertypen bei Kindern (Spracherwerbsdaten). Dafür muss ich doch eigentlich Pearson´s r anwenden?. Jedoch habe ich bei beiden Variablen mehrere Levels (Alter 17 Levels, Typ 6 Levels). Für jedes Alter und für jeden Typ habe ich die Häufigkeit des Auftretens in der jeweiligen Alterstufe gemessen. Bei Pearson´s r kann ich aber irgendwie nicht so viele Levels mit einmal eingeben, was ist der Alternativtest dazu bzw. kann ich die Daten bei Pearsons´r verwenden? Vielleicht kann mir jemand von euch helfen. Danke. Hier ist ein Bsp. meiner Tabelle, leider kann man hier keine Datei anhängen und die Spalten sind in der Darstellung hier zusammengerückt. Jedenfalls steht unter den einzelnen Typen immer die Häufigkeit für das Auftreten in einer bestimmten Alterstufe:
Alter Typ A Typ B Typ C ...
1,5 2 0 2
2,1 3 7 8
3,4 1 0 1
...
Pearson´s r: Korrelation zwischen Alter und Fehlertyp
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pa-tschanga
- Beiträge: 7
- Registriert: 23.07.2006, 16:40
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Volker
- Beiträge: 67
- Registriert: 17.01.2007, 18:15
Hallo pa-tschanga,
so wie ich das verstehe, hast du Altersklassen und möchtest herausfinden, ob es für die einzelnen Altersklassen typische Fehlertypen bei Kindern gibt.
Wenn du Pearsons r verwenden möchtest setzt du voraus, dass die Variablen linear korrelieren. Oder anders gesagt, du vermutest, dass mit ansteigendem Alter auch die Häufigkeiten der Fehlertypen entweder ansteigen oder absteigen, jedenfalls gibt es eine systematische Richtung. Außerdem müssen die Altersklassen gleich groß sein (1-4 Jahre, 5-8 Jahre o.ä.). Wenn das so ist, kannst du Pearsons r verwenden, aber immer nur bivariat, also Pearsons r mit TypA, Pearsons r mit TypB, usw.
Wenn die Altersklassen aber ungleich groß sind, würde ich dir vorschlagen als Korrelationsmaß ETA zu verwenden, da wird bei der unabhängigen Variable, also deiner Altersvariable, keine Linearität vorausgesetzt. Nur die abhängigen Variablen, also deine Typ-Variablen, müssen metrisch interpetierbar sein. ETA kannst du z.B. unter Kreuztabellen Option Statistik berechnen lassen.
Wenn es dir aber um typische Häufigkeiten geht, kannst du einfach auf Mittelwertunterschiede testen. Am einfachsten mit einem einfachen Anova-Test. Als Faktorvariable die Altersvariable und als abhängige alle Typ-Variablen angeben.
Viel Erfolg, Volker
so wie ich das verstehe, hast du Altersklassen und möchtest herausfinden, ob es für die einzelnen Altersklassen typische Fehlertypen bei Kindern gibt.
Wenn du Pearsons r verwenden möchtest setzt du voraus, dass die Variablen linear korrelieren. Oder anders gesagt, du vermutest, dass mit ansteigendem Alter auch die Häufigkeiten der Fehlertypen entweder ansteigen oder absteigen, jedenfalls gibt es eine systematische Richtung. Außerdem müssen die Altersklassen gleich groß sein (1-4 Jahre, 5-8 Jahre o.ä.). Wenn das so ist, kannst du Pearsons r verwenden, aber immer nur bivariat, also Pearsons r mit TypA, Pearsons r mit TypB, usw.
Wenn die Altersklassen aber ungleich groß sind, würde ich dir vorschlagen als Korrelationsmaß ETA zu verwenden, da wird bei der unabhängigen Variable, also deiner Altersvariable, keine Linearität vorausgesetzt. Nur die abhängigen Variablen, also deine Typ-Variablen, müssen metrisch interpetierbar sein. ETA kannst du z.B. unter Kreuztabellen Option Statistik berechnen lassen.
Wenn es dir aber um typische Häufigkeiten geht, kannst du einfach auf Mittelwertunterschiede testen. Am einfachsten mit einem einfachen Anova-Test. Als Faktorvariable die Altersvariable und als abhängige alle Typ-Variablen angeben.
Viel Erfolg, Volker
