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[Helsinkilainen]

Guten Tag,

ich bin gerade mit der Auswertung von Umfragedaten beschäftigt, wo ich die Einstellung zu verschiedenen Themen durch mehrere Unterfragen erfragt habe.
Zum Beispiel lautet eine Frage:
"Eine Marke soll...
a) das Unternehmen differenzieren
b) den Kunden ansprechen
3) nur ein erfüllbares Versprechen liefern
Es ist bei jeder Frage auf einer Skala von 1 (stimme überhaupt nicht zu) bis 5 (stimme voll und ganz zu) anzukreuzen.

Da mich allerdings nicht jede einzelne Frage a/b/c interessiert, sondern nur das Markenverständnis allgemein, möchte ich die Werte jedes Antwortenden zusammenfassen, um dann in Endeffekt einen einzigen Wert für alle 3 Fragen für alle Befragten zu haben.
Frage 1: Hierbei ist der Mittelwert doch wohl der geeignete Fall, oder? (in SPSS Transformieren-> Variable berechnen-> Mean)?

Nun habe ich jedoch die Korrelation zwischen dem Mittelwert "Markenverständnis" und einer anderen metrischen Variable getestet (Pearson, mit SPSS durchgeführt).
Frage 2: Sollte dieser Korrelationskoeffizient denn nicht gleich dem Korrelationskoeffizient von ((a+b+c)/3) sein, wenn ich jede Frage a/b/c einzeln auf Korrelation mit der anderen Frage untersuche? Dies ist bei mir nicht der Fall, weswegen ich mich Frage ob ich meine Variable "Markenverständnis" eventuell falsch errechnet habe.

Frage 3: Mit welcher Kennzahl messe ich die Korrelation zwischen nominalen und metrischen Daten? Geht das mit einem "Kontingenzkoeffizient" oder "Phi-Koeffizient"?

Es würde mich wirklich freuen wenn jemand eine Antwort hat zumindest auf Frage 3 und 1-auch nur eine Bestätigung dessen dass ich die Variable als Mittelwert errechnen kann, da sämtliche Bücher zwar betonen wie wichtig es ist eine latente Dimension durch mehrere Variablen zu erfragen, aber ich dazu dann keine Beschreibung finde wie es rein rechnerisch abläuft. Es ist mein erster statistischer Test den ich auswerten muss und "SPSS für Dummies" geht darauf nicht ein, ebenso wenig meine andere Literatur.

Vielen Dank aus Helsinki.
Josi

[strukturmarionette]

Hi,

Da mich allerdings nicht jede einzelne Frage a/b/c interessiert, sondern nur das Markenverständnis allgemein, möchte ich die Werte jedes Antwortenden zusammenfassen, um dann in Endeffekt einen einzigen Wert für alle 3 Fragen für alle Befragten zu haben.
Frage 1: Hierbei ist der Mittelwert doch wohl der geeignete Fall, oder? (in SPSS Transformieren-> Variable berechnen-> Mean)?

Ja, aber ggfs. vorher auf fehlende Werte und falsche Werte schecken.

Nun habe ich jedoch die Korrelation zwischen dem Mittelwert "Markenverständnis" und einer anderen metrischen Variable getestet (Pearson, mit SPSS durchgeführt).
Frage 2: Sollte dieser Korrelationskoeffizient denn nicht gleich dem Korrelationskoeffizient von ((a+b+c)/3) sein, wenn ich jede Frage a/b/c einzeln auf Korrelation mit der anderen Frage untersuche? Dies ist bei mir nicht der Fall, weswegen ich mich Frage ob ich meine Variable "Markenverständnis" eventuell falsch errechnet habe.

Warum sollte das so sein, eine du bei der Korrelationsberechnung andere Variablen zugrundelegst?

Frage 3: Mit welcher Kennzahl messe ich die Korrelation zwischen nominalen und metrischen Daten? Geht das mit einem "Kontingenzkoeffizient" oder "Phi-Koeffizient"?

ETA


S.

[Helsinkilainen]

Hallo Strukturmarionette, danke für deine Antwort.
Könntest du mir noch mitteilen wie ich dies "Ja, aber ggfs. vorher auf fehlende Werte und falsche Werte schecken" genau mache? Also ich habe z.B. den Fall dass bei 4 "Untervariablen" jeweils "1(nein)" oder "2 (ja)" angekreuzt werden konnte. Eine Person hat nur einmal "2" angegeben und alle anderen Felder leer gelassen. Bei dieser einzelnen Person ist der Mittelwert genau so 2 wie bei jemand der überall "2" angegeben" hat, wodurch der Gesamtmittelwert aller Personen ja auch anders wird.
Was sollte ich denn dann für fehlende Werte einsetzen? 0? Oder Fälle mit fehlenden Werten ganz weglassen?

Und: Bei der Korrelationsberechnung lege ich einmal Frage a dann Frage b, dann Frage c zu Grunde und einmal übergreifend "Markenverständnis", wo dann ja "Markenverständnis" eine gleiche Korrelation wie ((a+b+c)/3) haben sollte...

Wäre super wenn du oder irgendjemand mir sagen könnte auf was ich also genau achten muss wenn ich den Mittelwert aller Variablen bilde bevor ich anfange mit falschen Zahlen zu rechnen.

Grüße aus Helsinki

[strukturmarionette]

Hi nochmal,

dass fehlende Werte bei Mittelwertsberechungen eine Rolle spielen bzw. irgendwie zu berücksichtigen sind, ist somit klar. Es ist aber sehr schwierig (ich kann das nicht) über diesen Weg eine angemessene Vorgehensweis vorzuschlagen. Man müsste (u.a.) die Daten vorliegen haben. Es gibt da eher ´brutale´ Verfahren: Löschen von Datensätzen mit fehlenden Werte und sehr ausgearbeitete feine mathematische Prozeduren. Sorry.

Wenn die zwei Korrelationen nicht passen (obwohl die identisches korrelierst), dannn wäre nach einem Fehlerchen in Deinen Formeln zu suchen -

S.