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[JWayne]

Hallo!

Ich stehe vor folgendem Problem: Es wurden Umfragedaten zu verschiedenen Fragen erhoben. Hierbei wurden in der ersten Befragungswelle 6-stufige Likert-Skalen verwendet. In der zweiten Befragungswelle wurden jedoch 5-stufige Likert-Skalen verwendet. (Es wurden andere Personen befragt, als in der ersten Welle. Die Daten wurden also unabhängig voneinander erhoben. Der Unterschied besteht nur im Erhebungszeitraum.)

Aus verschiedenen Gründen wollte ich nun erfassen, ob sich das Antwortverhalten jeweils bei den einzelnen Items signifikant zwischen den beiden Befragungszeiträumen unterscheidet.

Nun bin ich mir nicht ganz sicher, wie ich die Daten der 6-stufigen Skala an die der 5-stufigen Skala anpassen kann, sodass ich das Antwortverhalten aus beiden Befragungswellen auf Homogenität überprüfen kann, ohne die Daten zu verfälschen.

Generell sind die betroffenen Daten allesamt nicht normalverteilt und ich würde zur Überprüfung der Homogenität den Mann-Whitney-U-Test benutzen.

Mein Problem ist, dass ich per Google schon einige Ansätze finden konnte, jedoch nicht sicher bin, ob sich diese auch auf nicht normalverteilte Daten anwenden lassen. Zum Beispiel bringt mir eine z-Transformation, soweit ich das verstanden habe, in meinem Fall gar nichts.

Wichtig ist noch zu erwähnen, dass am besten die Daten der 6-stufigen Skalen auf die der 5-stufigen Skalen angepasst werden sollten, da es noch eine dritte Befragungswelle geben wird, die wieder die 5-stufige Skalen benutzen wird. Sollte der Weg in die andere Richtung einfacher sein, werde ich mich diesem jedoch nicht verschließen.

Für jegliche Hilfestellung wäre ich dankbar!

Falls es hilft: Ich besitze SPSS und Excel.

(Dass das ganze im Sinne der Fragebogenkonstruktion nicht ganz sauber ist, weil eine 6-stufige Skala eine Entscheidung zugunsten eine der beiden Pole forciert im Gegensatz zu einer 5-stufigen Skala, die eine mittlere Kategorie für die Antwort ermöglicht, ist mir klar. Leider führe ich nur die Auswertung aus und konnte diese Änderung im Fragebogen nicht verhindern. Eine neue Erhebung der Daten als Alternative ist leider nicht möglich und ich muss aus der Situation das Beste machen.)

Vielen Dank im Voraus!

[PonderStibbons]

Ich vermute mal, Du meinst nicht Likert-Skalen, sondern nur Items vom Likert-Typ?

Es ist leider nicht erkennbar, ob es sich um unabhängige oder abhängige Stichproben
handelt. Die Stichprobengröße(n) sollten ebenfalls genannt sein. Und worum es
denn überhaupt geht, was also das Thema der Studie ist; und was die Items
konkret messen und wie die Stufen benannt wurden. Aber vor allem, was es mit

Aus verschiedenen Gründen

auf sich hat. Die konkrete Fragestellung für eine Studie bzw. der Zweck einer
Auswertung ist ja nun nicht so ganz unwichtig.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[JWayne]

Ich vermute mal, Du meinst nicht Likert-Skalen, sondern nur Items vom Likert-Typ?

Ja, das meine ich.

Es ist leider nicht erkennbar, ob es sich um unabhängige oder abhängige Stichproben handelt.

Vielleicht war ich etwas undeutlich mit meinem ersten Satz im Eröffnungspost. Es handelt sich um zwei unabhängige Stichproben.

Die Stichprobengröße(n) sollten ebenfalls genannt sein.

Bei der ersten Welle wurden 137 Personen befragt, bei der zweiten Welle wurden 205 Personen befragt.

Und worum es denn überhaupt geht, was also das Thema der Studie ist; und was die Items konkret messen und wie die Stufen benannt wurden.

Grundsätzlich beschäftigt sich die Studie mit der Einstellung der Befragten: Es geht um die Selbstwahrnehmung im Straßenverkehr und der Wahrnehmung von anderen Verkehrsteilnehmern. Die 5 Stufen wurden mit "gar nicht"-"wenig"-"mittelmäßig"-"überwiegend"-"völlig" beschriftet, während bei den 6 stufigen Items aus der ersten Befragung die nur äußeren Pole mit "gar nicht" und "völlig" beschriftet worden sind. Dass es sich hierbei um eine ziemliche Verschlimmbesserung handelt, ist mir bewusst, wobei ich mit der konkreten Erstellung des zweiten Fragebogens nichts am Hut hatte. Das besonders die Reliabilität der einzelnen Items unter solchen Veränderungen leiden kann, ist mir auch bewusst.

Der Grund dafür, dass ich die Unterschiede erfassen wollte ist in erster Linie folgender: Die erste Befragungswelle fand im Winter statt und die zweite im Sommer. Dabei sollte klar sein, dass die hierbei unterschiedlichen Umwelteinflüsse in den Jahreszeiten auch unterschiedliche Einflüsse auf die Verkehrsteilnehmer ausüben. Zum Beispiel kann man davon ausgehen, dass man im Winter eher auf "robuste" Radfahrer und Radfahrerinnen stößt, wodurch man die Unterschiede in der Einstellung der Radfahrer zwischen den Erhebungszeiträumen zumindest grob erklären kann. Zu betonen ist jedoch, dass es sich in erster Linie um eine explorative Datenanalyse handelt. Ich will keine theoretisch fundierten Hypothesen überprüfen, sondern mir erst einmal einen Überblick über die möglichen Unterschiede in den beiden Stichproben schaffen.

Am Ende werden die beiden Stichproben zusammengefügt und bilden zusammen den Zeitraum vor einer Interventionsmaßnahme. Nach der Durchführung der Interventionsmaßnahme wird die Umfrage erneut stattfinden und mit den Werten vor der Maßnahme verglichen. Es handelt sich also letztendlich um eine Evaluation der Wirkung der Maßnahme auf die Einstellung der Verkehrsteilnehmer.

Meine Überprüfung der Homogenität zwischen den Antworten in den ersten beiden Stichproben dient also in erster Linie nur zur Beschreibung der Unterschiede und Gemeinsamkeiten der Stichproben.

MFG

[PonderStibbons]

Die 5 Stufen wurden mit "gar nicht"-"wenig"-"mittelmäßig"-"überwiegend"-"völlig" beschriftet, während bei den 6 stufigen Items aus der ersten Befragung die nur äußeren Pole mit "gar nicht" und "völlig" beschriftet worden sind.

Ich will keine theoretisch fundierten Hypothesen überprüfen, sondern mir erst einmal einen Überblick über die möglichen Unterschiede in den beiden Stichproben schaffen.

Wenn es um einen groben Überblick geht, dann wäre eine Dichotomisierung
denkbar (überwiegend/völlig versus übrige im ersten Fall, 4-6 versus 1-3 im
zweiten Fall).

MFG

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.