{"id":782,"date":"2023-07-28T18:38:45","date_gmt":"2023-07-28T18:38:45","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-korrelationsmatrix\/"},"modified":"2023-07-28T18:38:45","modified_gmt":"2023-07-28T18:38:45","slug":"spss-korrelationsmatrix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/spss-korrelationsmatrix\/","title":{"rendered":"So erstellen sie eine korrelationsmatrix in spss"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Eine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/wie-man-eine-korrelationsmatrix-liest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Korrelationsmatrix<\/a> ist eine quadratische Tabelle, die die Pearson-Korrelationskoeffizienten zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz anzeigt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Zur Erinnerung: Der <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/pearson-korrelationskoeffizient-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pearson-Korrelationskoeffizient<\/a> <span style=\"color: #000000;\">ist ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen <em>.<\/em> Es nimmt einen Wert zwischen -1 und 1 an, wobei:<\/span><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 zeigt eine vollkommen negative lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 bedeutet, dass zwischen zwei Variablen keine lineare Korrelation besteht<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 zeigt eine vollkommen positive lineare Korrelation zwischen zwei Variablen an<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je weiter der Korrelationskoeffizient von Null entfernt ist, desto st\u00e4rker ist die Beziehung zwischen den beiden Variablen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie eine Korrelationsmatrix in SPSS erstellen und interpretieren.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel: So erstellen Sie eine Korrelationsmatrix in SPSS<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">F\u00fchren Sie die folgenden Schritte aus, um eine Korrelationsmatrix f\u00fcr diesen Datensatz zu erstellen, die die durchschnittlichen Assists, Rebounds und Punkte von acht Basketballspielern anzeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8628 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss1.png\" alt=\"Rohdaten in SPSS\" width=\"407\" height=\"362\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: W\u00e4hlen Sie \u201eBivariate Korrelation\u201c.<\/strong><\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die Registerkarte <strong>Analysieren<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf <strong>\u201eKorrelieren\u201c<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf <strong>Bivariat<\/strong> .<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8630 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss2.png\" alt=\"Korrelationsoption in SPSS\" width=\"611\" height=\"349\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Erstellen Sie die Korrelationsmatrix.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jede Variable im Datensatz wird zun\u00e4chst im linken Feld angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8631 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss3.png\" alt=\"Bivariate Korrelationen in SPSS\" width=\"620\" height=\"381\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie jede Variable aus, die Sie in die Korrelationsmatrix aufnehmen m\u00f6chten, und klicken Sie auf den Pfeil, um sie in das Feld <strong>\u201eVariablen\u201c<\/strong> zu \u00fcbertragen. In diesem Beispiel werden wir alle drei Variablen verwenden.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie unter <strong>Korrelationskoeffizienten<\/strong> aus, ob Sie die Pearson-Korrelation, die Kendall-Tau-Korrelation oder die Spearman-Korrelation verwenden m\u00f6chten. F\u00fcr dieses Beispiel belassen wir es bei Pearson.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">W\u00e4hlen Sie unter <strong>Signifikanztest<\/strong> aus, ob Sie einen zweiseitigen oder einen einseitigen Test verwenden m\u00f6chten, um zu bestimmen, ob zwei Variablen einen statistisch signifikanten Zusammenhang haben. Wir lassen es zweiseitig.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Aktivieren Sie das Kontrollk\u00e4stchen neben <strong>Signifikante Korrelationen melden,<\/strong> wenn SPSS signifikant korrelierte Variablen melden soll.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie abschlie\u00dfend auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8632 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss4.png\" alt=\"Korrelationsmatrix in SPSS\" width=\"623\" height=\"422\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sobald Sie auf <strong>OK<\/strong> klicken, wird die folgende Korrelationsmatrix angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8633 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss5.png\" alt=\"Korrelationsmatrix in SPSS\" width=\"565\" height=\"400\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Interpretieren Sie die Korrelationsmatrix.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Korrelationsmatrix zeigt die folgenden drei Messwerte f\u00fcr jede Variable an:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Pearson-Korrelation:<\/strong> Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen im Bereich von -1 bis 1.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sig. (zweiseitig):<\/strong> Zweiseitiger p-Wert, der dem Korrelationskoeffizienten zugeordnet ist. Dies sagt Ihnen, ob zwei Variablen einen statistisch signifikanten Zusammenhang haben (z. B. wenn p &lt; 0,05)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N:<\/strong> Anzahl der Paare, die zur Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten verwendet werden.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie beispielsweise das Ergebnis der Variable \u201eAssists\u201c:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der Pearson-Korrelationskoeffizient zwischen Assists und Rebounds betr\u00e4gt <strong>-0,245<\/strong> . Da diese Zahl negativ ist, bedeutet dies, dass diese beiden Variablen einen negativen Zusammenhang haben.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Der mit dem Pearson-Korrelationskoeffizienten f\u00fcr Assists und Rebounds verbundene p-Wert betr\u00e4gt <strong>0,559<\/strong> . Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, besteht zwischen den beiden Variablen kein statistisch signifikanter Zusammenhang.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Die Anzahl der zur Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten verwendeten Paare betrug <strong>8<\/strong> (z. B. wurden in dieser Berechnung 8 Spielerpaare verwendet).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Visualisieren Sie die Korrelationsmatrix.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen auch eine Streudiagrammmatrix erstellen, um die lineare Beziehung zwischen den einzelnen Variablen zu visualisieren.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf die <strong>Registerkarte Diagramme<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf <strong>Diagrammersteller<\/strong> .<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8634 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss6.png\" alt=\"\" width=\"542\" height=\"322\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie f\u00fcr den Diagrammtyp auf <strong>Streuung\/Punkte<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie auf das Bild mit der Aufschrift <strong>\u201eScatterplot Matrix\u201c<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Halten Sie im Feld <strong>\u201eVariablen\u201c<\/strong> oben links die Strg-Taste gedr\u00fcckt und klicken Sie auf die drei Variablennamen. Ziehen Sie sie in das Feld am unteren Rand des Diagramms mit der Aufschrift <strong>\u201eScattermatrix\u201c<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Klicken Sie abschlie\u00dfend auf <strong>OK<\/strong> .<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8635 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss7.png\" alt=\"Streudiagrammmatrix in SPSS\" width=\"498\" height=\"546\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgende Streudiagrammmatrix wird automatisch angezeigt:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-8636 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/corrspss8.png\" alt=\"\" width=\"598\" height=\"524\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Jedes einzelne Streudiagramm zeigt die paarweisen Kombinationen zwischen zwei Variablen. Das Streudiagramm in der unteren linken Ecke zeigt beispielsweise die paarweisen Kombinationen von Punkten und Assists f\u00fcr jeden der 8 Spieler im Datensatz.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine Streudiagrammmatrix ist optional, bietet jedoch eine gute M\u00f6glichkeit, die Beziehung zwischen jeder paarweisen Kombination von Variablen in einem Datensatz zu visualisieren.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine Korrelationsmatrix ist eine quadratische Tabelle, die die Pearson-Korrelationskoeffizienten zwischen verschiedenen Variablen in einem Datensatz anzeigt. Zur Erinnerung: Der Pearson-Korrelationskoeffizient ist ein Ma\u00df f\u00fcr den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen . 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