Welche Korrelation bei zwei dichotomen/ binären Variablen?

2 Antworten

Hallo. Das ist eine knifflige Frage, aber ich versuche dir mal zu helfen.

Also, wenn du zwei dichotome Variablen hast (also Variablen mit nur zwei Ausprägungen), dann kannst du nicht die Pearson Moment Korrelation rechnen. Die ist nur für mindestens intervallskalierte Variablen geeignet. Du brauchst ein anderes Maß für den Zusammenhang zwischen deinen Variablen.

Eine Möglichkeit wäre der Phi-Koeffizient. Der ist eine spezielle form der Pearson-Korrelation für dichotome Variablen. Er kann Werte zwischen -1 und 1 annehmen und zeigt dir die Stärke und Richtung des Zusammenhangs an. Du kannst ihn zum Beispiel mit SPSS berechnen.

Eine andere Möglichkeit wäre der Cramer V Koeffizient. Der ist eine verallgemeinerung des Phi-Koeffizienten für mehr als zwei Ausprägungen pro Variable. Er kann Werte zwischen 0 und 1 annehmen und zeigt dir nur die Stärke des Zusammenhangs an.

Ich hoffe, das war einigermaßen verständlich. Aber ich bin kein Experte für Statistik. Du solltest dich im Zweifelsfall lieber an deinen Betreuer oder einen Fachmann wenden. 👍


Nadjen123 
Beitragsersteller
 20.03.2023, 20:12

Hallo,

Vielen Dank für deine Antwort. Angenommen ich rechne mit Phi, was ist dann die Effektstärke, die ich interpretiere bzw. die cutoff werte?

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skipworkman  20.03.2023, 20:27
@Nadjen123

Wenn ich das richtig in Erinnerung habe, kann phi Werte zwischen -1 und 1 annehmen. 0 wäre dann kein Zusammenhang und -1 bzw 1 der stärkste Zusammenhang. Bei Werten um (-) 0.2 rum, würde man vermuten das eine leichte korrelation vorhanden ist. Ab (-)0.5 würde ich das so formulieren, das eine Zusammenhang warscheinlich ist und ab (-) 0.7 sehr warscheinlich. Es kommt natürlich auch ein bisschen auf die Datenbasis an. Wenn du 100 Datensätze hast sagt eine korrelation von 0.3 mehr aus, als wenn du nur 10 Leute hast.

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Das ist unklar. Willst Du den Zusammenhang mit einem Test nachweisen? Das ist mit einem Chi²-Test zu machen.

Phi und Cramers V sind Zusammenhangsmaße. Brauchst Du denn sowas?