QUANTI - KAP13: Zusammenhangsanalysen und Kausalität at LMU München

Zusammenhang von zwei Variablen

Zusammenhang von mehr als zwei Variablen

• Einbezug von Kontroll- bzw. Drittvariablen

• Bei nicht-eperimenteller Forschung
  (ex-post-facto-Analysen) als weiterer Schritt erforderlich, um Scheinkorrelationen auszuschließen

Metrische Variablen können dazu in kategoriale Variablen transformiert werden, empfehlenswert sind 2-3 Kategorien

Die beiden Variablen werden gegeneinander abgetragen und es wird geprüft, ob die Anteile der Konfirmatoren die Anteile der Falsifikatoren übersteigen

Prozentsatzdifferenzen

(symbolisiert mit d)

• Die unabhängige Variable (uV) wird per Konavention in die Kopfzeile der Kreuztabelle geschrieben

• Die Kategorien der uV definieren also die Spalten der Kreuztabelle

• Die Kategorien der aV definieren die Zeilen der Tabelle

• Die Klassifikation als uV oder aV sollte aus logischen Überlegungen (etwa zeitliche Reihenfolge) oder Theorien abgeleitet werden

• Verglichen werden dann die relativen Häufigkeiten bzw.Spaltenprozente

wenn die relativen Häufigkeiten (Spaltenprozente) für die einzelnen Werte der uV (hier x1 =0 bzw. x2 = 1) gleich sind

Platziere die uV in den Spalten

die aV in den Zeilen

Berichte die absoluten und vor allem die relativen Häufigkeiten (Prozentwerte) in Richtung der Spalten

Vergleiche die Prozentwerte über die Spalten

• „Beispiel: Während von Personen mit Konfession 4,7% arbeitslos sind, sind es unter Personen ohne Konfession 8,6%“.

• Wenn sich die Prozentwerte unterscheiden (wie im Beispiel), besteht ein Zusammenhang zwischen X und Y

Gib als Maß für die Stärke des Zusammenhangs den Betrag der Prozentsatzdifferenz d an

Prüfe, ob die beobachtete Richtung des Zusammenhangs mit der Forschungshypothese übereinstimmt