Software
cocor
Jeder Vergleich von Korrelationskoeffizienten sollte zufallskritisch abgesichert werden. Viele Statistikprogramme decken diesen Bereich jedoch gar nicht oder nur unvollständig ab. Eine umfassende Lösung bietet hier das freie R-Paket cocor zur Testung der Signifikanz von Korrelationsunterschieden. cocor ist Teil der plattformunabhängigen Statistik-Umgebung R und implementiert Signifikanztests zum Vergleich von zwei Korrelationen, die abhängig oder unabhängig sein und auf überlappenden (ab,ac) oder nicht-überlappenden (ab,cd) Variablenmengen beruhen können. Cocor kann in R-Skripte eingebunden werden, steht aber auch als grafische Benutzeroberfläche im WWW sowie als Plugin für RKWard zur Verfügung.
Diedenhofen, B., & Musch, J. (2015). cocor: A comprehensive solution for the statistical comparison of correlations. PLoS ONE, 10, e0121945. doi: 10.1371/journal.pone.0121945
cocron
Vergleiche der internen Konsistenz von Skalen bedürfen der statistischen Absicherung. cocron stellt Signifikanztests zum statistischen Vergleich von zwei oder mehr Alpha-Koeffizienten nach Cronbach zur Verfügung. Dabei wird berücksichtigt, ob die Alphas auf abhängigen oder unabhängigen Messungen beruhen und wie stark die Testsummenwerte korreliert sind. Als Teil der Statistik-Umgebung R ist cocron plattformunabhängig verfügbar und in R-Skripte integrierbar. Zwei graphische Benutzeroberflächen – ein WWW-Formular und ein Plugin für RKWard – machen cocron zu einem benutzerfreundlichen Instrument.
Diedenhofen, B., & Musch, J. (2016). cocron: A web interface and R package for the statistical comparison of Cronbach’s alpha coefficients. International Journal of Internet Science, 11, 51-60. http://www.ijis.net/ijis11_1/ijis11_1_diedenhofen_and_musch.html