eine MENGE Partialkorrelationen

Berechnung von deskriptiven Statistiken mit R.

eine MENGE Partialkorrelationen

Beitragvon -R-atlos » So 20. Aug 2017, 10:59

Hallo zusammen,

ich habe eine dringende Frage. Um kurz den Ausgangszustand zu beschreiben:
es liegt ein Datensatz vor mit Daten von N=42 VPn.

Für jede VP wurden die Werte für sechs Konstrukte erhoben:
Lebenszufriedenheit, Selbstwirksamkeit, interne Kontrollüberzeugung, externe Kontrollüberzeugung, Optimismus, Pessimismus.
Über die Daten für diese sechs Dimensionen hinaus sind die Daten für 69 Ratings vorhanden.
Zusätzlich wurden noch das Geschlecht so wie das Alter für jede VP erhoben.

Ich möchte nun die Partialkorrelationen (inkl. p-Wert) für jedes Konstrukt korreliert mit jedem einzelnen Rating berechnen (also sechs mal 69 Korrelationen), kontrolliert für Geschlecht und Alter.

Das Berechnen funktioniert hervorragend mit der Funktion pcor aus dem Paket "ppcor".
Ich erstelle einfach einen Dataframe mit dem cbind-Befehl (z.B. lifesat.rating1.part = cbind(lifesat,rating1,age,sex))und führe dann die Funktion pcor aus (pcor(lifesat.rating1.part)). Partialkorrelation für lifesat mit rating1, kontrolliert für Alter und Geschlecht werden inkl. p-Wert ausgegeben. Allerdings ist dieses Vorgehen einfach sehr mühsam und dauert bei der Anzahl an Korrelationen die berechnet werden sollen verdammt lange.

Hat jemand evtl eine Idee, wie sich das Vorgehen beschleunigen ließe? Oder gibt es eine andere Funktion, mit der ich mir die Korrelationen einfacher geben lassen kann.

Oder auch: ich kenne mich mit SPSS nicht wirklich aus, hat jemand eine Ahnung ob man die Korrelationen damit schneller und einfacher berechnen kann?

Vielen Dank im Voraus und liebe Grüße,
-R-atlos
-R-atlos
 
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