In diesem Artikel zeigen wir, wie sich eine Korrelationsanalyse in SPSS berechnen lässt.
Die Daten
Die Analysen erfolgen an dem systeminternen Datensatz advert.sav.
Der Datensatz umfasst die beiden Merkmale Werbeausgaben und Verkäufe. Er umfasst dabei Angaben zu N = 24 Unternehmen. Wir möchten den Zusammenhang zwischen Verkäufe und Werbeausgaben eines Unternehmens untersuchen. Dies werden wir im Folgenden tun.
Die Analyse
Beide Merkmale Werbeausgaben und Verkäufe sind metrischskaliert. Somit kann die Pearson Korrelation geeignet sein. Da eine Korrelation nach Pearson anfällig auf Ausreißer ist, lohnt es sich den Zusammenhang grafisch zu untersuchen. Ein Streudiagramm erhalten wir in SPSS über Grafik > Klassische Dialogfelder > Streu-/Punktdiagramm.
Nun öffnet sich folgendes Dialogfeld.
Wir erhalten das Streudiagramm zwischen Werbeausgaben und Verkäufen . Weiterhin ist zu erkennen, dass mit steigendem Werbeausgaben auch die die Verkäufe ansteigen. Ebenso sehen wir, dass sich keine starken Abweichungen von der Punktwolke vorliegen. Dies deutet daraufhin, dass keine Ausreißer in den Daten vorliegen. Da keine Ausreißer vorliegen, können wir den Koeffizenten nach Pearson für unsere Korrelationsanalyse verwenden.
Über Analysieren > Korrelation > Bivariat gelangen wir zu einem Dialogfeld mit dem wir Korrelationskoeffizienten besstimmen können.
Das folgende Dialogfeld öffnet sich. Hier fügen Sie die adveert und sales in das Feld Variablen ein.
Somit sieht das Dialogfeld wie auf dem kommenden Bild aus. Die Pearson Korrelation ist per Voreinstellung gewählt. Bei den Voruntersuchungen zeigte sich, dass diese geeignet ist, den Zusammenhang zwischen Werbeausgaben und Verkäufen zubeschreiben. Somit drücken Sie nun auf OK.
Es erscheint in der Ausgabe von SPSS folgende Tabelle.
Wir sehen die Korrelation zwischen Verkäufen und Werbeausgaben betrug r = 0,92. Sie ist nach Cohen stark positiv. Weiterhin ist die Korrelation signifikant von Null verschieden, p = 0,000.
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