Zusammenhangsmaße

Pearson, Spearman und co., Korrelationsanalysen aller Art mit SPSS.

Zusammenhangsmaße

Beitragvon Ronka » Di 13. Jun 2017, 18:07

Hallo,

ich verzweifle gerade an der Auswertung meiner Datene für die Diplomarbeit.
Literatur habe ich bereits gewälzt, aber ich fürchte, dass ich einfach ein Brett vor´m Kopf habe (und ich bin auch einfach eine Niete was Statistik betrifft). Entschuldigt also bitte meine nicht so schlauen Fragen... Ich beschreibe den Sachverhalt vorsichtshalber ein wenig umfangreicher.
Es geht um das Thema Unterrichtsverhalten in der Schule. Die Schülerinnen und Schüler haben einen Fragebogen ausgefüllt, in dem sie angeben mussten, ob das aufgeführte Verhalten bei ihnen selber auftritt (trifft nicht zu/ trifft etwas zu/ trifft zu). Die Lehrkräfte, meist der Klassenlehrer, haben das Verhalten jedes Kindes ebenfalls bewertet. Die Items sind also inhatlich gleich, wurden nur leicht umformuliert ("Der/ die Schüler_in kommt zu spät zum Unterricht", "Ich komme zu spät zum Unterricht".

1. Rangordnungskomponente:
Zuerst möchte ich untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen der Aussage des Schülers und der des Lehrers besteht. Ich möchte dafür die Intraklassenkorrelation oder den Korrelationskoeffizient nach Pearson nutzen. Jetzt ist mein Datensatz in SPSS riesig. In der Datei habe ich erst alle Daten der Schülerinnen und Schüler und darunter die Daten der Lehrkräfte. Ich weiß, wie ich die Korrelation von zwei Personen eines Items berechne. Aber bei der Menge an Daten bin ich ratlos.
Wie berechne ich die "Global-Korrelation"? Die mich also zu dem Ergebnis kommen lässt, inwieweit die Aussagen der Schüler und die der Lehrkräfte zusammenhängen? Ich habe extra eine Variable eingefügt, in der die Gruppenzugehörigkeit deutlich wird, weiß aber nichts damit anzustellen.

2. Niveaukomponente:
Ich möchte danach einen t-Test durchführen. Ist es nun besser, die Daten der Schüler und die der Lehrkräfte nebeneinander stehen zu haben? Dann wähle ich bei SPSS "T-test bei Stichproben mit paarigen Werten" aus und kann dann bei jedem "Paar" ein mal die Variable des Schülers und ein mal die des Lehrers einfügen.
Ist das so richtig?

Für Tipps oder Literaturvorschläge wäre ich sehr sehr dankbar!
Ronka
 
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Re: Zusammenhangsmaße

Beitragvon ponderstibbons » Di 13. Jun 2017, 18:25

Ich verstehe Deine Beschreibung nicht so recht. Wenn Du einen t-Test für gepaarte Stichproben rechnen kannst, also die Selbst- und Fremdbewertung eines Schülers in derselben Zeile stehen, dann kannst Du auch die Korrelation rechnen (bzw. wird beim t-Test output automatisch mit angegeben). Allerdings ist das Skalenniveau ordinal, weswegen nicht der t-Test, sondern der "Vorzeichentest", und nicht die Pearson-Korrelation, sondern der Spearman-Rangkorreationskoeffizient heranzuziehen wären.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Zusammenhangsmaße

Beitragvon Ronka » Mi 14. Jun 2017, 17:42

Tausend Dank für die schnelle Antwort! Dein Beitrag bringt mich auf jeden Fall in meinem Auswertungsprozess weiter!
Ich habe einfach nicht lernen können, wie die Sprache "Statistik" zu sprechen ist, daher drücke ich mich vermutlich auch unglücklich und kompliziert aus.
Bei mir sind aber immer noch ein paar Fragezeichen vorhanden - vielleicht hast du ja Zeit und Lust diese zu lesen und mir einen Tipp zu geben.

Ich habe nun die Selbst- und die Fremdbeurteilungen in SPSS nebeneinander, in einer Zeile, stehen. Also unter "Item 1 - Ich komme zu spät zum Unterricht" alle Antworten von den 200 Schülern, die ich befragt habe. Und dann "Item 1 - ...kommt zu spät zum Unterricht" die Antworten der Lehrkräfte, die jeden ihrer Schüler bewertet haben.

1.) Jetzt kann ich ja aber immer nur eine Variable/ ein Item zur Zeit korrelieren (und nicht alle gleichzeitig), oder? Veranschaulicht: Ich schaue mir also beispielsweise mein erstes Item "Ich komme zu spät zum Unterricht" an. Jetzt wähle ich für dieses Item für die Spearmankorrelation die Spalte/ Variable aller Schüler und die Spalte/ Variable aller Lehrer und berechne die Korrelation.
2.) Vergleicht SPSS jetzt automatisch die "passenden" Aussagen miteinander? Also ob ein Zusammenhang zwischen z.B. der Antwort des ersten Items von Schüler 1 und der Antwort der entsprechenden Lehrkraft besteht?

3.) Wenn ich tatsächlich für jedes der über 20 Items eine Korrelation berechnen muss: Wie erhalte ich dann meine "Global-Korrelation", die mir sagt, ob generell ein Zusammenhang zwischen den Aussagen der Schüler und den Aussagen der Lehrer besteht?

4.) Themenwechsel, noch einmal zum Vorzeichentest: Das war ein guter Einwand! Vielen Dank! Aber auch hier erhalte ich wieder ein Ergebnis für jedes Item, oder? Hier habe ich die gleiche Frage wie zu der Korrelation: Wie erhalte ich ein "Global-Ergebnis"? Ich möchte ja generell wissen, ob es eine Tendenz zur Über- oder zur Unterschätzung gibt.

Ich freue mich über jeden Hinweis!

Vielen Dank und viele Grüße
Ronka
 
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Re: Zusammenhangsmaße

Beitragvon ponderstibbons » Mi 14. Jun 2017, 20:17

2.) Vergleicht SPSS jetzt automatisch die "passenden" Aussagen miteinander? Also ob ein Zusammenhang zwischen z.B. der Antwort des ersten Items von Schüler 1 und der Antwort der entsprechenden Lehrkraft besteht?

Ich verstehe leider die Frage nicht. Du hast Schüler-Code Item1(Schüler) Item1(Lehrer) Item2 (Schüler) Item2 (Lehrer)... ?
3.) Wenn ich tatsächlich für jedes der über 20 Items eine Korrelation berechnen muss: Wie erhalte ich dann meine "Global-Korrelation", die mir sagt, ob generell ein Zusammenhang zwischen den Aussagen der Schüler und den Aussagen der Lehrer besteht?

Du kannst die 20 Korrelationskoeffizienten zusammengefasst darstellen (Minimum, Maximum, Median).
Ich möchte ja generell wissen, ob es eine Tendenz zur Über- oder zur Unterschätzung gibt.

Du kannst für jedes Item ausrechnen (neue Variablen berechnen), ob (1) Lehrer > Schüler, (2) Lehrer = Schüler, (3) Lehrer < Schüler. Das kannst Du dann itemweise darstellen.

Oder erstmal über 20 Items für jeden Schüler auszählen lassen (Prozedur "Werte in Fällen zählen"), wie oft < / = / > vorlag und das dann deskritvstatistisch auswerten.

Das Problem ist, die adäquate Methodik wirst Du nicht anwenden können, daher etwas krude Ausweichlösungen, die aber zumindest nicht falsch sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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