Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

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

Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

Beitragvon juliam094 » Mo 30. Okt 2023, 21:04

Hallo, :-)

ich habe 8 Persönlichkeitsvariablen (P1, P2 ,...P8). Mit der partiellen Korrelation möchte ich sehr gerne überprüfen, ob eine Korrelation zu einer Verhaltensvariable besteht (V1).

Aber ich würde sehr gerne die partielle Korrelationen zwischen einer Persönlichkeitsvariable P1 und V1 berechnen (unter Ausschluss/Kontrolle aller anderen Persönlichkeitsvariablen (P2-P8)), so dass ich wirklich die isolierte Korrelation erhalte.

Wenn ich das in SPSS eingebe, erhalte ich auch Ergebnisse. Allerdings sind die Ergebnisse immer nicht signifikant. Wenn ich immer nur eine Kontrollvariable (anstatt mehrerer Kontrollvariablen) benutzte, erhalte ich signifikante Ergebnisse.

Jetzt bin ich unsicher, ob die Ergebnisse, die SPSS ausgibt richtig sind, oder ob die Rechnung so in SPSS nicht wirklich berechnet werden kann oder darf?

Aus diesem Grund wollte ich sehr gerne nachfragen, ob man die partielle Korrelation auch unter Kontrolle mehrerer Variablen in SPSS durchführen darf.

Zu dem sind nicht alle meine Variablen normalverteilt. Ich habe insgesamt ein N=190 und die Variablen sind quasi-metrisch.

Die partielle Korrelation beruht aber auf einer Pearson Korrelation. Darf ich in dem Fall überhaupt, die partielle Korrelation in SPSS anwenden? Oder gibt es einen alternative Möglichkeit mit der ich die partielle Korrelation berechnen kann?

Vielen lieben Dank und liebe Grüsse :-)
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Re: Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

Beitragvon strukturmarionette » Di 31. Okt 2023, 01:15

Hi,

8 Persönlichkeitsvariablen

- welche und wie wurden die bei wem gemessen?

Gruß
S.
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Re: Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

Beitragvon juliam094 » Di 31. Okt 2023, 01:41

Hallo :)
z.B. Freundlichkeit, Authentizität, Gutgläubigkeit, Neurotizismus, Offenheit, …
Die Variablen wurden über einen Online Fragebogen bei Studenten abgefragt.
Die Variablen wurden jeweils über mehrere Items zu einer Skala zusammengefasst (durch Mittelwertberechnung)
z.B.

P1 – Freundlichkeit (Gesamt Skala – Mittelwert berechnet aus den einzelnen Items)
- P 1.1 – Item 1 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- P 1.2 – Item 2 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- P 1.3 – Item 3 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)

P2 – Authentizität (Gesamt Skala – Mittelwert berechnet aus den einzelnen Items)
- P 2.1 – Item 1 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- P 2.2 – Item 2 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- P 2.3 – Item 3 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)



V1 – Arbeitsengagement (Gesamt Skala – Mittelwert berechnet aus den einzelnen Items)
- V 1.1 – Item 1 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- V 1.2 – Item 2 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)
- V 1.3 – Item 3 (ordinal - 5-stufige Likert-Antwort-Skala)

usw.
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Re: Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

Beitragvon ponderstibbons » Di 31. Okt 2023, 09:59

Aber ich würde sehr gerne die partielle Korrelationen zwischen einer Persönlichkeitsvariable P1 und V1 berechnen (unter Ausschluss/Kontrolle aller anderen Persönlichkeitsvariablen (P2-P8)), so dass ich wirklich die isolierte Korrelation erhalte.

Und die geht gegen Null und ist inferenzstatisisch nicht signifikant.
Jetzt bin ich unsicher, ob die Ergebnisse, die SPSS ausgibt richtig sind, oder ob die Rechnung so in SPSS nicht wirklich berechnet werden kann oder darf?

Warum die Frage, Du hast doch ein Ergebnis?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons
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Re: Partielle Korrelation - mehrere Kontrollvariablen

Beitragvon strukturmarionette » Di 31. Okt 2023, 10:56

Hi,

- in statistischen Modellen Prädiktorvariablen zu kontrollieren (bzw Effekte 'herauszurechnen') ist ein weites Feld
- falls deine abhängige Variable auch intervallskaliert ist, könnten diesbezüglich die Möglichkeiten bei SPSS
zielführender sein für deine Fragestellung(en) unter:
\\SPSS\Allgmeines Lineares Model\Univariat ...
oder
\\SPSS\Regression\Linear
(hier insb: 'Blöcke')

Das naheliegendste ist, alle Variablen zunächst in einem Univariaten Multiplen Linearen Regression einzubeziehen.

Das wichtigste ist, die Vorgehensweise zunächst fachlich zu begründen.

Gruß
S.
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