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.
Wählen Sie einfaches Streudiagramm und danach definieren. Es öffent sich nun folgendes Dialogfeld.
Hier wählen Sie advert bzw. sales um diese in das Feld X-Achse bzw. Y-Achse einzufügen. Das Dialogfeld sieht nun wie auf dem folgenden Bild aus. Nun drücken Sie auf OK.
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 darauf hin, 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 bestimmen 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 zu beschreiben. 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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