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(Frage) beantwortet  | | Datum: | 19:23 So 16.11.2008 | | Autor: | DaniS |
Ich habe diese Frage auch in folgenden Foren auf anderen Internetseiten gestellt:
(http://statistikforum.foren-city.de/forum,10,-korrelationen.html)
Das ist allerdings schon mehr als 4h her und ich habe keine Antwort bekommen.
Ich mache gerade die stat. Auswertung meiner Daten für die Bachelorarbeit. Ich habe im Bergregenwald 6 verschiedene Strukturparameter gemessen, jeweils auf 3 verschiedenen Höhenstufen, auf 1000, 2000 u 3000 m. nun habe ich jeweils 2 Parameter auf einen linearen Zusammenhang getestet, und zwar jeweils auf jeder Höhenstufe.Dabei kam dann z.B. raus, dass Parameter A und B korreliert sind auf 3000 m , aber nicht auf den anderen Höhenstufen. Wenn ich nun aber ein Streudiagramm mache, dann sieht es so aus, als obe es doch eine Gesamtkorrelation gibt für alle 3 Höhenstufen. Die einzelnen Parameter sind auch fast alle mit der Höhe korreliert. Darf ich dann eine Gesamtkorrelation angeben?
DAnke schon mal.
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Hallo,
Gegenfrage: warum nicht? Die Korrelationen sind dann aber nicht sehr gut interpretierbar, da du sie über alle Höhenstufen berechnet hast und weißt das es Unterschiede gibt.
Eine potentielle Alternative: Wenn ich dich richtig verstehe, dann findest du auf einer Höhenstufe eine höhere Korrelation zwischen Var X und Var Y als auf den anderen beiden Stufen, richtig? Das hört sich dann sehr nach einer Interaktion an und die kannst du testen. Wenn du dich gut mit multiplen Regressionen bzw. Varianzanalysen auskennst, dann ist das nicht so schwierig.
Grüße, Steffen
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(Frage) beantwortet | | Datum: | 00:30 Di 18.11.2008 | | Autor: | DaniS |
Erst mal danke für die Antwort! Es ist so, dass es öfters den Fall gibt, dass es z.B. auf 2000 m keine Korrelation gibt zwischen 2 Parametern und mich das dann verwirrt hat, dass ich dann trotzdem eine "Gesamtkorrelation" aller Werte zusammen angeben soll. Ich bin davon ausgegangen, dass ich nur von einer Gesamtkorrelation sprechen kann, wenn auch wirklich auf jeder der 3 Höhenstufen ein Zusammenhang besteht zwischen den betrachteten Variablen.
Zu deiner Frage wegen der Varianzanalyse: ich habe bisher nur mit SPSS die one-way ANOVA gemacht. Dabei war dann jeweils einer der gemessenen Parameter die abhängige Variable und die Höhe die unabhängige Variable.
LG
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Hallo DaniS,
> Erst mal danke für die Antwort! Es ist so, dass es öfters
> den Fall gibt, dass es z.B. auf 2000 m keine Korrelation
> gibt zwischen 2 Parametern und mich das dann verwirrt hat,
> dass ich dann trotzdem eine "Gesamtkorrelation" aller Werte
> zusammen angeben soll. Ich bin davon ausgegangen, dass ich
> nur von einer Gesamtkorrelation sprechen kann, wenn auch
> wirklich auf jeder der 3 Höhenstufen ein Zusammenhang
> besteht zwischen den betrachteten Variablen.
ja und nein. Theoretisch ist es natürlich interessant, dass es auf einzelnen Höhenstufen keine Korrelation gibt und das sollte man m.E. auch sagen (z.B. nachdem du die Gesamtkorrelation angegeben hast). Praktisch kannst du aber zunächst ruhig eine Gesamtkorrelation angeben, theoretisch bedeutet das ja, dass du die Höhenstufen erstmal außer Acht lässt und schaust, ob es überhaupt einen Zusammenhang gibt.
> Zu deiner Frage wegen der Varianzanalyse: ich habe bisher
> nur mit SPSS die one-way ANOVA gemacht. Dabei war dann
> jeweils einer der gemessenen Parameter die abhängige
> Variable und die Höhe die unabhängige Variable.
Ja, das reicht leider nicht. Du bräuchtest schon ein wenig Erfahrung mit der zweifaktoriellen VA. Dann wäre ein mögliches Vorgehen folgendes (X und Y sind jetzt mal die Variablen zwischen denen du eine Korrelation berechnet hast). Mache einen Median-Split für die Variable X (bzw. Y, je nachdem was theoretisch sinnvoll ist). Dadurch kriegst du eine dichotome Variable X (mit z.B. den Stufen 1 = hohe Ausprägung und 0 = geringe Ausprägung). Jetzt führe [mm] X_{dich} [/mm] und die Variable Höhenstufe als UVs in die VA ein, wobei die Var Y die AV ist. Unterschiedliche Effekte je nach Höhenstufe äußern sich in einer Interaktion. Prinzipiell kann man das so machen, wenn man kontinuierliche Variablen hat wie du, würde ich aber eher zur multiplen Regression neigen, da du durch die Dichotomisierung Informationen verlierst. Aber naja, das verwirrt vielleicht eher als es hilft.
Summasumarum: Ich würde zunächst die Gesamtkorrelation berechnen (wie gesagt, dass kann man machen), und dann sagen, dass die Korrelationen auf den einzelnen Stufen aber unterschiedlich sind (diese dann auch berichten), d.h. das der Zusammenhang zwischen X und Y je nach Höhenstufe unterschiedlich stark ist. Warum das so ist, dass musst du dann erklären :).
Grüße, Steffen
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 09:02 Di 18.11.2008 | | Autor: | DaniS |
Vielen Dank Steffen, du hast mir echt geholfen mit deinen Antworten!
LG
Dani
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