Was meinst du mit "so organisieren, dass die Punkte schon in Zeilen stehen"? Soll ich eine Variable für die Länder-Mittelwerte erstellen? Das wüsste ich wiederum nur mit Stata zu erledigen.. :/ Bestes, von kmoellert » 25. 2013, 11:14 Dafür erstellst Du zunächst über die funktion "Daten" -> "Aggregieren" zwei neue Variablen, die den Mittelwert enthalten. Land als "Break"-Variable, "Funktion" Mittelwert auswählen. Dadurch, dass pro Land dann für beide Variablen der identische Wert (der Mittelwert) steht, werden diese als ein Punkt dargestellt. Allerdings ist zu beachten, dass die Regressionsgerade die Anzahl der eingegangenen Werte berücksichtigt; wenn also pro Land unterschiedlich viele Werte vorliegen, ist die Regressionsgerade um diesen Faktor gewichtet. Um das zu verhindern, müsstest Du aus der Datendatei Zeilen löschen, sodass pro Land nur noch ein Wert zur Verfügung steht. Spearman-Korrelationskoeffizient in SPSS berechnen - Björn Walther. Ich gebe zu, dass das eher ein work-around ist, aber er müsste funktionieren. Gruß Karl von kmoellert » 25. 2013, 11:16 Ergänzung: Statt die Zeilen von Hand zu löschen, kannst Du auch im "Aggregieren"-Befehl "Neues Datenblatt erstellen, das nur die aggregierten Daten enthält" wählen.
lichtheim Beiträge: 27 Registriert: 07. 08. 2007, 13:00 Korrelationen Graphisch Darstellen?? hallo leute, ich habe folgendes problem: ich habe zwischen 2 Variabelen die Korrelationen ausgerechnet. über: Analyse->Korellation->Bivariat usw. Und siehe da Korrelation nach pearson=0, 806. Also besteht ja ein zusammenhang. Diesen Würde ich natürlich auch gerne graphisch darstellen. Mache also: graphiken->streudiagramme->einfach füge in der Graphik eine Anpassungslinie dazu und bekomme dann r^2l inear= 0, 65 Wieso sind jetzt die beiden Werte verschieden??? Ich dachte beide geben die "stärke" des zusammenhanges zwischen den Variabelen an. Hoffe jemand kann mir weiterhelfen... liebe Grüße Jack Crow Beiträge: 146 Registriert: 14. 12. 2006, 18:41 Beitrag von Jack Crow » 05. 09. 2007, 19:28 Die Werte sind einfach deswegen verschieden weil es sich um verschiedene Maße handelt - nämlich einmal Pearsons Korrelationskoeffizient und zum anderen R², ein PRE-Maß für Regressionsberechnungen. Da beide unterschiedlich berechnet werden haben sie natürlich nicht dieselben Werte, auch wenn sicher beide einen recht starken Zusammenhang anzeigen.
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