1) Die im Posting des Forums erwähnte Umformung in einen t-Wert gilt nur für den Fall, dass man die Korrelation gegen 0 prüfen will, für die Prüfung gegen einen anderen Wert ist eine etwas andere Umformung zu verwenden, die eine normalverteilte Testgröße liefert (siehe letzte Formel auf der entsprechenden Seite in den "Grundlagen der Statistik").
2) Die Überprüfung gegen Null kann man im DataLab direkt machen, in dem man die Korrelationstabelle aufruft und auf den Einstellregler "Level of Signif." klickt. Wie man aus der folgenden Abbildung erkennen kann, ist also der Korrelationskoeffizient des Beispiels im Forum auf dem 5%-Niveau nicht signifikant (sonst würde das Feld mit dem Korrelationskoeffizienten rot aufleuchten)
3) Wer sich das Problem der Verteilung des Korrelationskoeffizienten bei unterschiedlichen Populationswerten klarer machen möchten, dem sei das kleine Simulationsprogramm empfohlen, das ich vor einigen Jahren geschrieben habe, um meinen Studierenden die Situation klarer zu machen (aber dazu sollte ich wohl noch einen gesonderten Blogeintrag schreiben...).
4) Wer nun meint, dass meine Diskussion sich großteils auf den Pearson'schen Koeffizienten bezieht, während im Forum die Frage nach dem Spearman'schen Koeffizienten gestellt wurde, und mir damit eine Themenverfehlung diagnositiziert, der sei darauf hingewiesen, dass sich die beiden Korrelationskoeffizienten nicht unterscheiden, falls keine Bindungen vorliegen (was in diesem Beispiel der Fall ist).
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