Korrelierte Korrelationen

Vor einiger Zeit habe ich mich für ein Kapitel im DFG-Projekt “Die Diffusion der Medieninnovation Web 2.0″ damit beschäftigt, verschiedene von einander abhängige Korrelationen zu vergleichen. Ziel war es dabei, mit einem Signifikanztest feststellen zu können, ob der Zusammenhang zwischen der Nutzung von Sozialen Netzwerkplattformen und dem Sozialen Kapital einer Person stärker ist, als zwischen der Nutzung anderer Web-Anwendungen und dem Sozialen Kapital. Da der Korrelationskoeffizient r nicht als Maßzahl im Sinne einer Intervallskala interpretiert werden darf, müssen laut Bortz die Fischer-Z-Werte berechnet werden. – Dann kann man dann zwar Abstände vergleichen, aber weiß ja immernoch nicht ob diese signifikant unterschiedlich sind.

Ich fand zunächst dieses Tool das einen Signifikanztest bietet, jedoch meinem Problem nicht entspricht, weil es hier voneinander völlig unabhängige Korrelationskoeffizienten verglichen werden sollen. Meine Korrelationen sind jedoch nicht unabhängig – eine der Variablen kann als abhängig und die anderen beeinflussend interpretiert werden. Nach einiger Suche stieß ich auf den Artikel von Meng, Rosenstein und Rubin (1992), die eine Lösung vorschlagen und dabei nicht nur auf den Vergleich zweier sondern sogar mehrerer Korrelationen eingehen. Da lohnte sich das genaue Lesen des Artikels und weil das Ausrechnen per Hand auf Dauer etwas mühsam wäre habe ich mir als Hilfestellung ebenfalls eine Excel-Tabelle erstellt, die ich hier zur Verfügung stelle. Viel Spaß damit 🙂

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.