Autor des Abschnitts: Rebecca Vederhus, Sebastian Jentschke

Von SPSS zu jamovi: Korrelation

This comparison shows how a point-biserial correlation is conducted in SPSS and jamovi. The SPSS test follows the description in chapter 8.4.5 in Field (2017), especially output 8.4. It uses the data set Roaming cats.sav which can be downloaded from the web page accompanying the book.

SPSS

jamovi

In SPSS können Sie eine Korrelation durchführen: Analyze → Correlate → Bivariate.

In jamovi you do this using: Analyses → Regression → Correlation Matrix.

SPSS_Menu_corr4

jamovi_Menu_corr4

In SPSS, move the variables Time `` and ``Sex to the variable box Variables. Then, tick Pearson under Correlation Coefficients.

In jamovi, move the variables Time and Sex into the box on the right. Tick Pearson under Correlation Coefficients and Report significance, Flag significant correlations and N under Additional Options.

SPSS_Input_corr4

jamovi_Input_corr4

The results are the same in SPSS and in jamovi.

SPSS_Output_corr4

jamovi_Output_corr4

In SPSS können Sie feststellen, ob eine Korrelation signifikant ist, indem Sie die Anzahl der Sternchen hinter dem Korrelationskoeffizienten notieren. Die Korrelationsmatrix zeigt den Korrelationskoeffizienten, den p-Wert und den Stichprobenumfang (N) an.

In jamovi, significant correlations are flagged using one (p < .05), two (p < .01) or three (p < .001) asterisks. This differs from SPSS, where all correlation above p < .01 level is simply marked using two instead of three asterisks.

The correlation coefficient is found both underneath and over the diagonal in SPSS, while in jamovi the coefficient is only shown underneath. The numerical values for the statistics are identical: r = 0.38, p < .01.

Wenn Sie diese Analysen mit Hilfe der Syntax replizieren möchten, können Sie die unten stehenden Befehle verwenden (in jamovi kopieren Sie einfach den unten stehenden Code in Rj). Alternativ können Sie auch die SPSS-Ausgabedateien und die jamovi-Dateien mit den Analysen unterhalb der Syntax herunterladen.

 
CORRELATIONS
  /VARIABLES=Time Sex
  /PRINT=TWOTAIL NOSIG FULL
  /MISSING=PAIRWISE.

jmv::corrMatrix(
    data = data,
    vars = vars(Time, Sex),
    flag = TRUE,
    n = TRUE)

SPSS output file containing the analyses

jamovi file containing the analyses
Referenzen
Field, A. (2017). Discovering statistics using IBM SPSS statistics (5th ed.). SAGE Publications. https://edge.sagepub.com/field5e