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Anleitungen & Leitfäden

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Berechnung von Spearmans rho mit Hilfe von SPSS

Wählen Sie im Menü „Analysieren“ --> „Korrelationen“ --> „Bivariat“

Wählen Sie die beiden Variablen aus, für die das Zusammenhangsmaß berechnet werden soll. Markieren Sie unter Korrelationskoeffizienten „Spearman“. Klicken Sie nun auf den "OK"-Button, SPSS zeigt Ihnen die Ergebnisse folgendermaßen an:

Anhand der Ergebnisausgabe für Spearmans-Rho besprechen wir die Ergebnisdarstellung von Zusammenhangsmaßen ab Ordinalskalenniveau in SPSS allgemein:
Rein formal erfolgt die Ergebnisausgabe in SPSS in Kreuztabellen:

Es gilt: Auf der Diagonalen befinden sich die Zusammenhänge eines Merkmals mit sich selbst. Das bedeutet konkret: In Feld 1 ist der Zusammenhang von Merkmal A mit Merkmal A abgebildet, in Feld 4 der Zusammenhang von Merkmal B mit Merkmal B. Diese Zusammenhänge sind per Definition immer 1 und daher für die Auswertung uninteressant.

In Feld 2 befindet sich der Zusammenhang von Merkmal A mit Merkmal B, in Feld 3 der Zusammenhang von Merkmal B mit Merkmal A. Da sich diese beiden per Definition entsprechen, reicht zur Ergebnisanalyse die Betrachtung eines der beiden Felder (2 oder 3) aus. In den beiden rot markierten Feldern stehen also identische
Zahlen. Zur Interpretation der Ergebnisse reicht folglich ein Blick auf Feld 3 (alternativ geht natürlich auch Feld 2):

Den Wert für Spearmans Rho finden Sie neben „Korrelationskoeffizient“. Darunter finden Sie Werte für die Signifikanz. Auf dieses Themengebiet gehen wir in diesem Dokument nicht näher ein. Bei Interesse empfehlen wir Ihnen eines der gängigen Statistik-Werke.
Unterhalb der Signifikanz finden Sie die Gesamtanzahl der Datensätze (= Teilnehmer), die in die Analyse eingegangen ist.

Nach dieser Einleitung zum Grundverständnis der Ergebnisausgabe bei SPSS wenden wir uns wieder unserem konkreten Datenbeispiel zu.
Für obigen Datensatz bestätigt sich unser manuell berechneter Wert von 0,4 für Spearmans Rho:

Interpretation
Ein Spearmans Rho – Wert von 0,4 besagt, dass eine mittelstarke positive Beziehung zwischen der Bewertung durch Punktrichter A und der Bewertung durch Punktrichter B besteht. D.h. eine Läuferin, die von Punktrichter A gut bewertet wurde, wird tendenziell auch von Punktrichter B gut bewertet.
Einschränkung: Unsere Stichprobe mit 4 Läuferinnen ist zu klein, um allgemein gültige Rückschlüsse zu ziehen.