STATISTIK-FORUM.de

[moniXoX]

Hallo,

ich wollte jetzt nach etwas Zeit nochmal mein Thema aufgreifen.

Ich habe mich jetzt weiter mit Pearson Korrelation und den t-test für unabhängige Stichproben beschäftigt.
Ich wollte jetzt nun meine Ergebnisse zeigen und hoffe ihr könnt mir sagen, ob ich das mittlerweile richtig verstehe oder nicht. Bin mir noch nicht sicher, welche Hypothese ich ablehnen darf und welche ich annehmen darf. Ich habe die Ausführung mit SPSS gemacht. An meiner Umfrage haben 39 Personen teilgenommen

H0: Mitarbeiter, die einen transformationalen Führungsstil wahrnehmen, weisen kein höheres affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit auf.
H1: Mitarbeiter, die einen transformationalen Führungsstil wahrnehmen, weisen ein höheres affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit auf.

Unabhänginge Variable: Das Erleben oder Nichterleben vom transformationalen Führungsstil (ja - bei Mittelwert >= 3,56/nein bei Mittelwert <= 3,50)
Abhängige Variable: Affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit.

Voraussetzung für t-test sind erfüllt: Intervallskaliert, Normalverteilung (Kolmogorow-Smirnow .142, Shapiro-Wild .029 > 0,05), Varianzhomogenität (Levene-Test .532)
Ergebnis t-test: t=1,989, df=37, p(sig.2-seitig)=0,054 > 0,05 d.h. nicht signifikant, d.h. die Mittelwerte der Gruppen unterscheiden sich nicht und H0 kann angenommen werden?
Falls das Ergebniss signifikant wäre, würde man H0 ablehnen und H1 annehmen?

Pearson-Korrelation:Zusammenhang allgemein zw. transformationalen Führungsstil und affektives Commitment
Voraussetzungen (Intervallskaliert, Normalverteilt) sind erfüllt.
Ergebnis: r = 0,414** ((sig.2-seitig 0,009) Korrelation ist bei Niveau 0,01 signifikant (zweiseitig) d.h. dass zw. transformationalen Führungsstil und affektives Commitment besteht ein schwacher bis mäßiger linearer Zusammenhang.
Falls das Ergebniss nicht signifikant wäre, würde kein Zusammenhang bestehen?

Danke,
Moni

[PonderStibbons]

Unabhänginge Variable: Das Erleben oder Nichterleben vom transformationalen Führungsstil (ja - bei Mittelwert >= 3,56/nein bei Mittelwert <= 3,50)

Wenn Du eine Intervallskala dichotomisierst, dann ist das in aller Regel
ein grober Fehler.

Shapiro-Wild .029 > 0,05),

Nein, das stimmt nicht.

Pearson-Korrelation:Zusammenhang allgemein zw. transformationalen Führungsstil und affektives Commitment.

Das erscheint sinnvoller.

Falls das Ergebniss nicht signifikant wäre, würde kein Zusammenhang bestehen?

Falls ein Ergebnis nicht signifikant ist, hat man nicht ausreichend
Evidenz, um die Nullhypothese zu verwerfen. Dass kein Zusammenhang
besteht, kann man nicht zwingend ableiten (absence of evidence is not
evidence of absence).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[moniXoX]

Hi,
danke für die schnelle Antwort.
Verstehe ich das richtig, dass die abhängige Variable intervallskaliert sein muss und die unabhängige norminal?
Stimmt, nach Shapiro ist p < 0,05 ( ist ja schon spät, da sieht man die Zahlen nicht mehr richtig )
Also muss ich gucken, welcher von den beiden Tests für meine Stichprobe geeignet ist.

Ratest du mir von dem Mittelwertvergleich ab? Hätte eigentlich schon gern den Unterschied dargestellt zw. Erlebten und Nichterlebten Führungsstil in Bezug auf Commitment (falls es einen gibt).

Wenn das Ergebnis bei Pearson Korrelation nicht signifikant ist, sage ich dann einfach z.b. es besteht eine nicht signifikante Korrelation zw. Führung und Commitmen von r = xxx.

Gruß,
moni

[PonderStibbons]

Verstehe ich das richtig, dass die abhängige Variable intervallskaliert sein muss und die unabhängige norminal?

Für einen t-Test sicherlich. Aber anscheinend ist die unabhängige Variable
intervallskaliert und nur künstlich in 2 Gruppen geteilt? Das wäre kein
sinnvolles Vorgehen (s.u.)

Stimmt, nach Shapiro ist p < 0,05 ( ist ja schon spät, da sieht man die Zahlen nicht mehr richtig )

Kein Problem. Es ist nicht mein Studienabschluss, sondern Deiner.

Also muss ich gucken, welcher von den beiden Tests für meine Stichprobe geeignet ist.

Da gibt es nicht viel zu gucken. Um den Zusammenhang zwischen zwei
intervallskalierten Variablen zu untersuchen, nimmt man keinen Test zum
Vergleich von zwei Gruppen, sondern den Pearson-Korrelationskoeffizienten
oder eine einfach lineare Regression, oder wenn Voraussetzungen nicht
erfüllt sind, den Spearman-Korrelationskoeffzienten.

Ratest du mir von dem Mittelwertvergleich ab? Hätte eigentlich schon gern den Unterschied dargestellt zw. Erlebten und Nichterlebten Führungsstil in Bezug auf Commitment (falls es einen gibt).

Ist 3,50 so ungeheuer unterschiedlich von 3,56, dass man beim
Überschreiten dieser Schwelle plötzlich von der einen Wahrnehmung
von Führungsstil in eine ganz andere Wahrnehmung übergeht?
Reine Magie.

Deine Aufteilung in 2 Gruppen behauptet, dass Leute mit dem
Wert 1,0 und 3,5 dasselbe sind, aber Leute mit 3,5 und 3,56 ganz
was anderes. Das ist doch seltsam.

Und statistisch betrachtet, vernichtet es Informationen, die in den
intervallskalierten Daten drinstecken.

Wenn Du Dir etwas vor Augen führen willst, kannst Du einen
X-Y Scatterplot (Streudiagramm) anfertigen zum Zusammenhang
der beiden Merkmale.

Wenn das Ergebnis bei Pearson Korrelation nicht signifikant ist, sage ich dann einfach z.b. es besteht eine nicht signifikante Korrelation zw. Führung und Commitmen von r = xxx.

Ja, das ist in etwa so denkbar.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[moniXoX]

Hallo,

gerade weil mir mein Abschluss wichtig ist, frage ich so viel. Ich will das schon richtig machen, deswegen brauche ich deine/eure Hilfe.

Ich will ja meine Hypothese (Mitarbeiter, die einen transformationalen Führungsstil wahrnehmen, weisen ein höheres affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit auf) bestätigen oder ablehnen.
Aber muss ich dafür nicht irgendwie auswerten, ob so ein Führungsstil wahrgenommen wird (ja/nein).
Vielleicht hab ich ein Denkfehler, der nicht weg will...
Aber was du geschrieben hast, stimmt schon, ich würde die Gruppen mit einer fiktiven Grenze bestimmen.
Der transformationale Führungsstil als Variable kann aber von 1-5 sein.

Hatte das mal im Internet gesehen, dass anhand dem Mittelwert zwischen 2 Gruppen aufgeteilt worden ist. Aber wenn das falsch ist, lass ich das lieber.
(Ich dachte, wenn der Mittelwert XX erreicht, ist der wahrgenommene Führungsstil intensiver, deswegen kann er der einen Gruppe zugeteilt werden)
Aber mit meiner Variable transformationale Führung (1-5 intervallskaliert) sage ich eigentlich schon aus, dass der Führungsstil wahrgenommen wird.
Mit der Korrelationsanalyse kann ich den Zusammenhang prüfen, aber nicht ob dieser Führungsstil erlebt wird (ja/nein) und ob dann das Commitment höher ist oder nicht.
Bin momentan grad verwirrt...
Also müsste meine Hypothese lauten: Mitarbeiter mit einen transformationalen Führungsstil, weisen ein affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit auf.
Es lässt sich dann herausfinden, ob ein Zusammenhang zw. den Variablen besteht, aber nicht, ob ein höheres Commitment dann vorliegt oder nicht (also wenn der Führungsstil intensiv wahrgenommen wird (z.B. Gruppe 1), entsteht ein höheres Commitment). Dazu müsste ich dann "Werte" (Mittelwerte?) miteinander vergleichen, was aber nicht geht, weil ich nur fiktiv Gruppe bilden würde?

Mit der Regressionsanalyse wird die Art des Zusammenhang also z.B. linear bestimmt? Bei der Regressionsanalyse benötigt man eine AV und eine UV.

Vielen Dank für deine Unterstützung.

Moni

[PonderStibbons]

Ich will ja meine Hypothese (Mitarbeiter, die einen transformationalen Führungsstil wahrnehmen, weisen ein höheres affektives Commitment gegenüber der Tätigkeit auf) bestätigen oder ablehnen.

"Wahrnehmung eines Transformationalen Führungsstils" ist aber gemäß Deines
Messverfahrens keine kategoriale Angelegenheit (ja oder nein), sondern eine
kontinuierliche (mehr oder weniger).

Aber muss ich dafür nicht irgendwie auswerten, ob so ein Führungsstil wahrgenommen wird (ja/nein).

Das fragst Du mich? Das sind konzeptuelle, inhaltliche, theoretische
Fragen, das muss man vor der Auswahl des Messverfahrens klären.
Dass Du keine ja/nein-Messung hast, muss ja irgendeinen Grund haben.
Aber eine intervallskalierte Messung hinterdrein willkürlich an irgendeinem
Punkt aufzuspilitten und mittlere und extreme Werte jeweils
zusammenzupacken, während andererseits benachbarte Werte
als sehr unterschiedlich kategorisiert werden, ergibt aus meiner
Sicht inhaltlich keinen Sinn, methodisch sowieso nicht.

Hatte das mal im Internet gesehen, dass anhand dem Mittelwert zwischen 2 Gruppen aufgeteilt worden ist. Aber wenn das falsch ist, lass ich das lieber.

Das ist fast immer Murks. http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/M ... Continuous

Dazu müsste ich dann "Werte" (Mittelwerte?) miteinander vergleichen, was aber nicht geht, weil ich nur fiktiv Gruppe bilden würde?

Ich gestehe, ich kann da nicht mehr folgen. Vielleicht habe ich
eine entscheidende Information übersehen. Meines Erachtens hast
Du eine intervallskalierte (Commitment) und eine ordinalskalierte
Variable (Wahrnehmung des Führungsstils), die man mit Ach und Krach
vielleicht ebenfalls als intervallskaliert behandeln könnte). Das
robusteste Verfahren ist ein Streudiagramm zur Veranschaulichung und
eine Spearman-Rangkorrelation zur Berechnung und Testung des
Zusammenhangs zwischen diesen beiden Variablen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[moniXoX]

Hi,

danke für deine Geduld mit mir.

Für mein Fragebogen habe ich auf Items bereits empirisch belegten Fragebogen zurückgegriffen (d.h. Reliabilität wurde bereits nachgewiesen)
Transformationale Führung hat mehrere Unterfragen (Items) die von 1 trifft nicht zu - 5 trifft zu beantwortet werden konnten.
Daraus habe ich eine variable Transformationale Führung mit SPSS (Gesamtscore) gemacht.
Bei Commitment ebenso, Antwortmöglichkeiten von 1 - 5 und die Items zu einer Gesamtvariable.
Habe die Skalen als intervallskaliert angesehen, vllt. schon da ein Fehler?

Ich glaube, ich mach es mir selber nur schwer und zu kompliziert

Also ich lasse jetzt den t-test weg, da ich keine zwei Gruppen habe. Ich werde wenn die Skalen intervallskaliert mit der Pearson Korrelation rechnen, ansonsten nach Spearman und ein Streudiagramm zur Veranschaulichung machen.

Danke,
Moni

[PonderStibbons]

Transformationale Führung hat mehrere Unterfragen (Items) die von 1 trifft nicht zu - 5 trifft zu beantwortet werden konnten.
Daraus habe ich eine variable Transformationale Führung mit SPSS (Gesamtscore) gemacht.

Ach so. Dann ist es eine Intervallskala. Hätte ich auch enfach
nochmal im Beginn des threads nachlesen können. So kannst
Du (vermutlich) eine Pearson-Korrelation rechnen. Oder Du
machst eine lineare Regression von Commitment auf Führungsstil
(das ergibt dann dasselbe wie die Pearson-Korrelation, aber
vielleicht kommt irgendwer noch auf die Idee, dass Du weitere
Faktoren bei der Vorhersage von Commitment berücksichtgen
sollst, dann wäre eine Regression ein möglicher Ausgangspunkt).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[moniXoX]

Hallo,

ich habe leider immer noch ein paar Fragen

Nun wollte ich den Zusammenhang zw. Führung (TF) und affektiven Commitment gegenüber Team (ACT), Vorgesetzten (ACV), Tätigkeit (ACB) ausrechnen.
1.TF (Unabhänige Variable) und ACT (Abhängige Varible)
2.TF und ACV
3.TF und ACB
Aber ich glaube ich kann Pearson Korrelation nicht verwenden und ich sollte lieber Spearman-Rang-Korrelation nehmen, denn bei ACB liegt keine Normalverteilung vor.
(http://www.uni-graz.at/ilona.papousek/t ... s/faq.html - Frage 8)
Graphisch tu ich mich echt schwer aus Streudiargramme,Balkendiagrammen etwas rauszulesen, deswegen habe ich ja den KS-Test und den Shapiro-Wilk-test gemacht. Da meine Stichprobe kleiner als 50 ist, habe ich gelesen, dass ich die Werte von Shapiro-Wilk-Test nehmen soll.
http://abload.de/image.php?img=normalverteilungg4u90.png
ACB: ,937 Sig. ,029
ACV: ,968 Sig. ,336
ACT: ,971 Sig. ,395
TF: ,983 Sig. ,803

Soll ich dann lieber gleich für alle 3 Varianten Spearman-Rang-Korrelation verwenden?

Lineare Regression kann ich dann auch ausschließen, aufgrund der fehlende Normalverteilung oder?
Bin auch unsicher, ob überhaupt eine linearer Zusammenhang besteht.

http://abload.de/image.php?img=balkendiagramm-normalfvsts.png
http://abload.de/image.php?img=lineargxsb3.png

Gruß,
Moni