0 votes
in Datenauswertung by s071404 (130 points)

Hallo,

ich habe eine Frage zu Partialkorrelationen. Ich möchte die Häufigkeit der Nutzung einer Fernsehsendung (metrisch) mit der Einstellung zu einem Politiker (metrisch, mehrere Items) korrelieren. Dabei habe ich einen signifikanten Zusammenhang gefunden, der nach Herauspartialisieren der Variable "politisches Interesse" nun nicht mehr signifikant war (so weit so gut, dann handelt es sich dabei wohl um eine Scheinkorrelation).
Außerdem hat sich durch das Herauspartialisieren von politischem Interesse aber ein weiterer Zusammenhang gezeigt, der nun signifikant ist, es vorher aber nicht war. Kann ich diesen Zusammenhang (also zwischen der Häufigkeit der Nutzung dieser Sendung und eines der Items zur Politikerbewertung) dann auch beschreiben (obwohl bei der "normalen", bivariaten Korrelation hier kein Zusammenhang erkennbar war)? Oder wird das in diese Richtung (dass durch Partialkorrelation eben neue Zusammenhänge sichtbar werden) nicht gemacht?

Danke im Voraus.
Liebe Grüße
Elena

1 Answer

0 votes
by SoSci Survey (327k points)

Eine "Scheinkorrelation" kann in unterschiedliche Richtungen gehen. Nehmen wir mal den Zusammenhang A -> B. Im ersten Fall war es wohl so, dass die kontrollierte Variable C sowohl A als auch B beeinflusste. Also eine Drittvariable die gemeinsame Varianz verursacht.

Im zweiten Fall könnte (!) es so sein, dass B und C zusammenhängen. Das heißt: Wenn A und B (unkontrolliert) unabhängig sind, dann führt das "Herausrechnen" von C aus A dazu, dass ein gewisser Varianzanteil von C Teil von A wird. Wenn aber C und B korreliert sind, dann führt das am Ende dazu, dass auch das kontrollierte A und C korreliert sind.

Also nur ein Scheinzusammenhang? Wie bei allen statistischen Verfahren steckt der Teufel in der Interpretation. Es könnte nämlich auch so sein, dass erst die Kontrolle von C die Variable A so "bereinigt", dass der Zusammenhang zwischen A und B sichtbar wird. Ein Beispiel: Sie haben A=eine Messung der Produktinteresse, welche um den Wohnort verzerrt ist. Das Wohnort-bedingte Rauschen sorgt dafür, dass A nicht mit B=soziale Situation korreliert ist, denn der Zusammenhang von Wohnort und sozialer Situation überlagert den Zusammenhang A-B zu stark. Wenn man nun den Wohnort C kontrolliert, dann entdeckt man den Zusammenhang zwischen A und B. Aber das funktioniert eben nur, weil (auch) der Wohnort mit der sozialen Situation zusammenhängt.

Aber hat man nun wirklich einen verdeckten Zusammenhang aufgedeckt? Oder ist das doch nur eine Scheinkorrelation, die durch Überkorrektur entstanden ist? Auf Basis der Messung von A, B und C ist das statistisch nicht zu beantworten. Hier kann man nur nach bestem Wissen interpretieren und Studien durchführen, die zusätzliche Variablen messen, um den Zusammenhang besser zu verstehen...

Willkommen im Online-Support von SoSci Survey.

Hier bekommen Sie schnelle und fundierte Antworten von anderen Projektleitern und direkt von SoSci Survey.

→ Eine Frage stellen


Welcome to the SoSci Survey online support.

Simply ask a question to quickly get answers from other professionals, and directly from SoSci Survey.

→ Ask a Question

...