Korrelation berichten: Pearson oder Spearman
Eine Korrelation beschreibt Richtung und Stärke des Zusammenhangs zweier Variablen. Pearsons r setzt metrische Variablen und einen linearen Zusammenhang voraus; Spearmans Rho arbeitet mit Rängen und eignet sich für ordinale Daten, Ausreißer und monotone, aber nicht lineare Zusammenhänge.
Entscheidung
- Beide Variablen metrisch oder Skalenwerte aus mehreren Items, Streudiagramm annähernd linear: Pearson.
- Mindestens eine Variable ein einzelnes Likert-Item, eine Rangfolge oder stark schief: Spearman.
- Eine Variable dichotom (0/1), die andere metrisch: Pearson ist dann die punktbiseriale Korrelation und zulässig.
Interpretation der Stärke
| |r| | Einschätzung nach Cohen |
|---|---|
| 0,10 | klein |
| 0,30 | mittel |
| 0,50 | groß |
In den Sozialwissenschaften sind Werte über 0,50 selten. Ein r von 0,25 bei n = 150 ist signifikant und inhaltlich berichtenswert.
Beispielsatz
„Zwischen wahrgenommener Autonomie und Arbeitszufriedenheit bestand ein mittlerer positiver Zusammenhang, r = 0,42, p < 0,001, n = 150. Wer mehr Autonomie erlebte, war im Mittel zufriedener.“ Für Spearman entsprechend „ρ = 0,38“.
Häufige Fehler
- Signifikanz mit Stärke verwechseln. Bei großen Stichproben ist auch r = 0,08 signifikant, aber bedeutungslos.
- Korrelation als Ursache deuten.
- Die Korrelationsmatrix ohne Hinweis auf multiples Testen berichten. Bei vielen Koeffizienten steigt die Zahl zufälliger Signifikanzen; in der Diskussion erwähnen.
Was Thesis Analyzer daraus macht
Thesis Analyzer erzeugt die vollständige Korrelationsmatrix mit Pearson und, wo angezeigt, Spearman, markiert Stärke und Richtung farblich im Excel-Blatt und prüft, dass jede im Text genannte Zahl in der Berechnung vorkommt.
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