Statistik-Frage: Korrelation bei ordinalskalierten Daten

  • Hallo!


    ich werte gerade Fragebögen aus. Es geht um ein Praktikum. Die SuS sollten beantworte, wie schwer ihnen die Praxiasaufgaben, die Lehrerbesuche etc. gefallen sind.
    Zur Auswertung habe ich die SuS in 3 Gruppen eingeteilt: Gute Note des Praktikums, Mittelfeld und schlechte Note.


    Jetzt habe ich hier beispielsweise die Frage "Wie leicht sind Ihnen die Aufgaben xy im Praktikum gefallen?" Und habe Werte für Gruppe A, B und C.


    Wie errechne ich eine Korrelation?

  • Wenn du das nicht innerhalb von 2 Minuten mit Hilfe von google nicht selbst lösen kannst, dann würde ich es folgenermaßen machen:


    Eine Tabellenkalkulation starten (z.B. LibreOffice Calc)
    Spalte A für Name oder Kennnummer frei lassen (oder eintragen)
    Spalte B für die Gruppen (z.B. (wobei du dir eigentlich klar sein müsstest ob der abstand hier wirklich so ist) 1=gut; 2=Mittel; 3= schlecht)
    Spalte C für die Beispielfrage (wieder übertragen in eine Zahl)


    Unter der letzen Zeile in Spalte C dann "Einfügen -> Funktion". Dort "Korrel" aussuchen und die entsprechenden Felder ausfüllen.
    Oder, falls du schon vorher einmal mit einer Tabellenkalkulation gearbeitet hast:
    Wenn die letze Zeile die Nr. 20 hatte, dann in Spalte c21 folgendes eintragen:"=korrel(b1:b20;c1:c20)"

  • Das ist mir zu kompliziert:-) Es geht nur um ein paar Werte, wie kann ich das denn "zu Fuß" rechnen?


    Ich habe die 3 Gruppen in der Skala aufsteigend, also Gruppe A hat im arithmetischen Mittel 5,0, Gruppe B 4,8 und Gruppe C 4,3. Wie kann ich da eine Korrelation errechnen? Es ist doch klar, dass folgender Zusammenhang besteht: Je besser die Note des Schülers, desto leichter fiel ihm die Aufgabe xy. Reicht das oder kann ich das noch berechnen und mit einer Zahl (Korrelation) belegen?

  • Ich meine mich zu erinnern, dass von Hand ausrechnen wesentlich komplizierter war als mit Excel

  • Einfach bei google "korrelation berechnen" eingeben. Dann findet man ausführliche Beispiele. Ich finde es einfach, bin aber auch Ma und Ph Lehrer.
    Wenn du die Beispiele/Erklärungen nicht verstehst oder sie zu kompliziert findest, dann benutze eine Tabellenkalkulation.
    Wenn dir eine Tabellenkalkulation schon zu kompliziert ist, dann wirst du aber mit großer Wahrscheinlichkeit nicht verstehen wie man es zu Fuß rechnet.
    Einfacher als mit Tabellenkalkulation geht es nicht. Da brauch man vom Rechenweg gar nichts verstehen und ist auf jeden Fall schneller als es zu Fuß zu rechnen. (Evtl. Außnahme: Du spielst in der Liga Dr. Dr. Mittring. Dann würdest du aber wohl hier kaum die Frage stellen).

  • Zu deiner Frage mit dem "reicht das": Nein, dass reicht nicht. Wenn die Streuung der Werte sehr groß ist, dann sagen deine 3 Werte da oben gar nichts aus. Da kann die Korrelation trotzdem gegen 0 gehen.
    Wenn du aber eine mit sehr geringer Streuung hast, dann könnte die Korrelation gegen 1 gehen.

  • Auch bei deinem gefundenen "Zusammenhang" (selbst wenn du eine Korrelation gefunden hast), wäre ich sehr vorsichtig.
    Du solltest dringend auch Kapitel wie "Korrelation richtig interpretieren" lesen. Wer davon keine Ahnung hat macht ganz schnell Fehlschlüsse.

  • Naja, der Fehler ist ja schon, dass ich das arithmetische Mittel für ordinalskalierte Daten verwende:-)
    Ich werde das mal versuchen mit der Tabellenkalkulation. Damals, in Statistik (habe Psychologie studiert), haben wir das immer "zu Fuß" gemacht. Ist aber wenig her, ich kann mich kaum noch daran erinnern.

  • Hast du die Statistikvorlesung geschwänzt? xD
    Ich weiß nicht wie viele Praktikanten du hast, aber du hast zwei extrem in ihrer Varianz beschränkte Variablen (die eine 3 Ausprägungen, die andere...5?) und eine Stichprobe von...100? 200? Die interessantere Frage ist wie du damit irgendwas signifikantes rausbekommen möchtest. Versuch es erst mal mit Spearman (obwohl Spearman eigentlich gleiche Abstände zwischen den Rängen voraussetzt) und falls da nichts sinnvolles rumkommt könntest du es auch mal mit Einzelvergleichen mit Yule's Q versuchen, das funktioniert mit dichotomen Werten (dann halt zwei Noten und zwei Fragegruppen).

    If you look for the light, you can often find it.
    But if you look for the dark that is all you will ever see.

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