Test zur Messung von Abhängigkeit von zwei Variablen

[stefanz1991]

Hallo zusammen,

ich habe einen Datensatz mit zwei relevanten Variablen vorliegen. Die Variablen sind:
- Häufigkeit der beruflichen Internetnutzung
- ob der digitale Wandel eher Chancen oder Risiken bringt

Ich möchte untersuchen, ob die Häufigkeit der beruflichen Internetnutzung einen Einfluss darauf hat, ob der digitale Wandel eher als Chance oder als Risiko angesehen wird.

Hierfür würde ich jetzt einfach die Korrelation zwischen den beiden Variablen mit dem entspechenden R Studio Code überprüfen.

Habt ihr mir noch weitere Tipps, die mich an mein Ziel bringen?

Viele Grüße

[bigben]

Hi,

das klingt nach einer Spearman-Korrelation die man in R mit der Funktion cor.test() rechnen kann.

http://www.faes.de/Basis/Basis-Statisti ... ation.html
https://www.statology.org/correlation-test-in-r/
https://www.statology.org/spearman-correlation-in-r/

LG,
Bernhard

[stefanz1991]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine Rückmeldung.

Ich werde die Berechnung durchführen und Bescheid geben, ob dies mein Anliegen gelöst hat.

Viele Grüße

[stefanz1991]

Mein Problem ist das meine beiden Variablen keine ordinal skalierten Merkmale haben, sondern nominal skalierte.

Beispiel:
Variable 1 (unabhängige Variable) -> Berufliche Nutzung des Internets
Antwortmöglichkeiten:
- mehrmals in der Woche
- einmal am Tag
- nie
- mehrmals täglich
- ständig, fast die ganze Zeit

Variable 2 (abhängige Variable) -> Digitalisierung als Chance oder Risiko
Antwortmöglichkeiten:
- Digitaler Wandel bringt eher Risiken
- Digitaler Wandel bringt eher Chancen
- beides gleichermaßen

Kann ich diese Antwortmöglichkeiten von nominal in ordinal umwandeln? Wenn ja, wie mache ich das?

Vielen Dank schon einmal für die Antwort.

[bigben]

Kannst Du begründen, warum Du diese Skalen nur nominal und nicht ordinal nennst?

[stefanz1991]

Sehr gerne.

Ich habe bei meinen Daten keine Rangfolge.

Wenn ich meine Daten nummerieren könnte wir z.B.

- mehrmals in der Woche = 1
- einmal am Tag = 2
- nie = 3
- mehrmals täglich = 4
- ständig, fast die ganze Zeit = 5

, dann könnte ich diese auch in Bezug zu meiner anderen Variable mit einer Korrelation setzen.

Sind meine Ansichten richtig?

Viele Grüße

[bigben]

- mehrmals in der Woche = 1
- einmal am Tag = 2
- nie = 3
- mehrmals täglich = 4
- ständig, fast die ganze Zeit = 5

Deine Skala hat eine natürliche Reihenfolge und ist ordinal. Nur ist die Reihenfolge nicht die, die Deine Zahlen implizieren.

LG, Bernhard

[stefanz1991]

Hallo Bernhard,

vielen Dank für deine Korrektur.

Kann ich mit meiner ordinalen Skala ohne Zahlen auch einen Zusammenhang zwischen den beiden Variablen in RStudio prüfen?

Oder muss ich wie beschrieben die Reihenfolge in Zahlen umwandeln?

Viele Grüße

[stefanz1991]

Ich habe jetzt herausgefunden wie ich meine Variablen umkodieren kann, damit ich diese im nächsten Schritt mit einer Korrelation in Zusammenhang setzen kann.

Hier mein Code dafür:

#Variablen umkodieren
install.packages("abind")
install.packages("car",dependencies=TRUE)
library(car)

?recode

digitalisierung_neu$digitalisierung_neu_recode <- car::recode(digitalisierung_neu$BeruflicheNutzungdesInternets, "ständig, fast die ganze Zeit=1")

Leider macht mir der car Datensatz noch ein paar Probleme, da ich immer die Fehlermeldung: Error in library(car) : es gibt kein Paket namens ‘car’ erhalte.

Ist mein Code für die Umkodierung prinzipiell so richtig?

[bigben]

Hallo,

1. Das Paket car kommt nicht mit R, kann aber mit install.packages("car") nachgeladen werden.
2. Eine Reihe von Alternativen für das Problem habe ich hier mal aufgelistet: viewtopic.php?t=2162
3. Auf die mittlere Frist solltest Du Dich mal mit ordered factors in R befassen und der Funktion ordered. Das wäre hier der naheliegende Weg, aber es reicht erstmal Dein Ansatz mit car::recorder oder irgendwas aus meinem Link.

LG, Bernhard