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Hallo Zusammen,

ich möchte eine Korrelationsanalyse zwischen einer nominalen unabhängigen Variable (2 Ausprägungen) und einer metrischen abhängigen Variable durchführen. Ist hierbei auch eine Pearson Korrelation möglich, wenn ich für die nominale Variable zwei Dummy Variablen erstelle und dann die Dummy Variablen mit der metrischen Variable korreliere?

Vielen Dank für die Hilfe!
LG M.

ich möchte eine Korrelationsanalyse zwischen einer nominalen unabhängigen Variable (2 Ausprägungen) und einer metrischen abhängigen Variable durchführen.

Warum und zu welchem Zweck?

Ist hierbei auch eine Pearson Korrelation möglich, wenn ich für die nominale Variable zwei Dummy Variablen erstelle und dann die Dummy Variablen mit der metrischen Variable korreliere?

Wieso willst Du aus einer Variable mit 2 Ausprägungen 2 dummy-Variablen machen. Eine dummy-Variable hat doch bereits
2 Ausprägungen.

Falls es sich um eine "natürliche" kategoriale Variable wie Geschlecht handelt (und nicht um eine in Kategorien aufgeteilte,
ursprünglich intervallskalierte Variable), dann wäre die punktbiseriale Korrelation angebracht. In SPSS ist das einfach die
Pearson-Korrelation zwischen der intervallskalierten und der dichotomen Variable.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Zweck: Ich arbeite an meiner Bachelorarbeit und soll mich an einer vorgegebenen Studie orientieren. In dieser wurde zwischen allen Variablen (auch nominalen) eine Korrelation nach Pearson durchgeführt.
Dummy Variablen: Die nominale Variable repräsentiert zwei Branchen: Textileinzelhandel und Lebensmitteleinzelhandel. In der Studie, an welcher ich mich orientieren soll, wurden die Branchen mit den metrischen abhängigen Variablen nach Pearson korreliert. Dabei stehen die Branchen einzeln in den Zeilen. Aus diesem Grund habe ich angenommen, kann die Autoren eventuelle Dummy Variablen genutzt haben. Falls dies keinen Sinn ergibt, tut es mir leid, ich verwende SPSS erst seit gut 5 Tagen und verzweifle ein wenig daran, wie ich die beiden Variablen korrelieren soll.

Danke für den Tipp mit der punktbiseralen Korrelation!

Mein zweites Problem wäre jetzt, dass ich noch eine nominale Variable habe, die ich mit einer metrischen Korrelieren muss. Die nominale Variable hat 9 Ausprägen und repräsentiert verschiedene Betriebstypen der untersuchten Unternehmen. Welche Korrelation kann ich hier anwenden?

Vielen Dank für die Hilfe

LG/Mit freundlichen Grüßen
M.

Dummy Variablen: Die nominale Variable repräsentiert zwei Branchen: Textileinzelhandel und Lebensmitteleinzelhandel.

Gut, dann passt der Punkt-biseriale Koeefizient.

In der Studie, an welcher ich mich orientieren soll, wurden die Branchen mit den metrischen abhängigen Variablen nach Pearson korreliert. Dabei stehen die Branchen einzeln in den Zeilen. Aus diesem Grund habe ich angenommen, kann die Autoren eventuelle Dummy Variablen genutzt haben. Falls dies keinen Sinn ergibt, tut es mir leid, ich verwende SPSS erst seit gut 5 Tagen und verzweifle ein wenig daran, wie ich die beiden Variablen korrelieren soll.

Bei mehr als 2 Ausprägungen braucht man mehr als 1 dummy-Variable, bei einer binären Variable reicht wie gesagt eine.

Mein zweites Problem wäre jetzt, dass ich noch eine nominale Variable habe, die ich mit einer metrischen Korrelieren muss. Die nominale Variable hat 9 Ausprägen und repräsentiert verschiedene Betriebstypen der untersuchten Unternehmen. Welche Korrelation kann ich hier anwenden?

Das mit dem Korrelieren ist ein bisschen grausig, aber manchmal hat man halt Pech.
Du kannst den Koeffizienten eta verwenden, Analysieren -> Deskriptive Statistiken -> Kreuztabellen -> Statistiken -> "Nominal bezüglich intervall"


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

EIne letzte Frage: Habe ich es dann richtig verstanden, dass ich dann für die Korrelation zwischen nominaler Variable mit 2 Ausprägungen und metrischer Variable den punktbiseralen Koeffizienten anwende und zwischen der nominalen Variable mit 9 Ausprägungen und der metrischen den eta Koeffizienten. Dann brauche ich für die Korrelationsanalyse keien Dummy Variablen? Die sind dann aber bei der nachfolgenden Regressionsanalyse notwendig, oder ?

Beste Grüße
M.

Hi,

soll mich an einer vorgegebenen Studie orientieren.

- welche?
- dessen Design?
- Quelle?

- dein N?
- deine n1?, n2., ...

Gruß
S.

Studie: Gamerschlag, r., möller, k., & verbeeten, f. (2011). determinants of voluntary csr disclosure: empirical evidence from germany. review of managerial science, 5(2-3), 233-262.

Hi,

bei der nachfolgenden Regressionsanalyse notwendig, oder ?

- was ist die Abhängige Variable in Deinem Regressionsmodell?
- Ist diese Variable kategorial oder nicht?
- dein N?
- deine n1?, n2., ...


Gruß
S.

Meine Stichprobe besteht aus deutschen Textil- und Lebensmitteleinzelhandelsunternehmen (adidas, otto, Edeka, Lidl,...).
Für meine abhängigen Variablen habe ich eine quantitative Inhaltsanalyse von Nachhaltigkeitsberichten der Unternehmen durchgeführt. Dabei wurden vorher festgelegte Suchwörter in den Texten gezählt. Ich habe vier abhängige Variablen. Die erste stellt die insgesamt gezählten Suchwörter in dem Bericht eines Unternehmens dar. Die anderen drei Variablen, stellen die gefunden Suchwörter aus bestimmten Kategorien dar (Ökologie, Ökonomie und Sozial). Das heißt alle meine abhängigen Variablen bestehen aus Zahlen und sind metrisch skaliert.
Die unabhängigen Variablen stellen die Unternehmensmerkmale der Unternehmen dar (Sichtbarkeit, Rentabilität, Unternehmensgröße, Branche und Betriebstyp). Die Variable Branche und Betriebstyp sind nominale Variablen. Meine Frage ist, wie ich bei der Regressionsanalyse vorgehen soll. In der Studie habe ich das so verstanden, dass die Autoren für die nominalen Variablen Dummy Variablen erstellt haben und dann diese in der Regressionsanalyse berücksichtigt haben. Ist das richtig?

Lieben Dank für die Hilfe!