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[Captain76]

Hallo,

für einen Fragebogen erhebe ich an einer Stichprobe Variable 1 (Intervallskala, Eingabe einer Zeit) und Variable 2 (Ordinalskala, 5-stufig Likert). Ziel ist es, den Zusammenhang von Variable 1 und Variable 2 zu messen.
Variable 2 entstammt aus bereits existierenden Fragebögen, ist also schon mehrfach erhoben worden. Ich bin unsicher, wie ich die die Auswertung dieser Variablen durchführen muss.

Es handelt sich um eine abhängige Stichprobe, weil beide Variablen an einer Stichprobe erhoben werden. Der Korrelationskoeffizient kann aufgrund der unterschiedlichen Skalenniveaus nicht errechnet werden. Voraussetzung zur Berechnung des Korrelationskoeffizienten ist, dass beide Daten auf Intervallskalenniveau errechnet werden. Liege ich da richtig?

Trotzdem verstehe ich noch nicht, wie ich jetzt den Zusammenhang errechnen kann? Nach wie vor habe ich doch zwei verschiedene Skalenniveaus ... Soweit ich die Möglichkeiten zur Auswertung des Zusammenhangs bis jetzt verstanden habe, müsste ich zu einem non-parametrischen Test greifen. Liege ich da richtig?

In diverser Literatur findet sich die Aussage, dass man unter bestimmten Voraussetzungen eine Ordinalskala bei der Auswertung als Intervallskala betrachten kann. Aber ich kann doch nicht einfach eine Ordinalskala als Intervallskala berechnen?

Ich danke schon mal vorab für Eure Unterstützung!!

[strukturmarionette]

Hi,

wenn eine ordinalskalierte Variable dazukommt, kannst Du den Spearman-Korrelationskoeffizienten verwenden.

Wie groß ist Deine Stichprobe?

Gruß
S.

[Captain76]

Hallo,

die notwendige Größe der Stichprobe habe ich noch nicht ermittelt.
Ich befinde mich gerade in der Planungsphase für den Test.

[strukturmarionette]

Hi,

die notwendige Größe der Stichprobe habe ich noch nicht ermittelt.

- Es gilt eher immer: Je größer die Stichprobe, desto besser.
- Die Festlegung einer minimalen Stichprobengröße wird normalerweise erst bei Vorliegen spezifischer gerichteter Hypothesen relevant.

Gruß
S.

[Captain76]

Heißt also, dass ich den Zusammenhang zwischen einer ordinalskalierten Variablen und einer intervallskalierten Variablen mit der Spearman-Korrelation berechnen kann?

Dann habe ich noch eine Frage.
Im Rahmen einer abhängigen Messung werden zwei Variablen erhoben. Eine Variable wird auf einer 5-stufigen Likert-Skala gemessen, die andere Variable auf einer 4-stufigen Likert-Skala.
Wenn ich diese beiden Variablen vergleichen möchte, d.h. überprüfen möchte, inwiefern sie sich ähneln, nutze ich die Variablen z-transformatieren und dann dann vergleichen. Ist das richtig?

[strukturmarionette]

Hi,

Heißt also, dass ich den Zusammenhang zwischen einer ordinalskalierten Variablen und einer intervallskalierten Variablen mit der Spearman-Korrelation berechnen kann?

- Ja.

Wenn ich diese beiden Variablen vergleichen möchte, d.h. überprüfen möchte, inwiefern sie sich ähneln, nutze ich die Variablen z-transformatieren und dann dann vergleichen. Ist das richtig?

- Nein.
(Transformationen von Rohdaten sind immer problematisch, weil Messwerte manipuliert werden und die Interpretationen von Ergebnissen aus Datenanalysen erschweren ggfs umöglich machen.
(Im Einzelfall kann sowas aber aus fachlichen Gründen Sinn machen.)

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Eine Variable wird auf einer 5-stufigen Likert-Skala gemessen, die andere Variable auf einer 4-stufigen Likert-Skala.
Wenn ich diese beiden Variablen vergleichen möchte, d.h. überprüfen möchte, inwiefern sie sich ähneln, nutze ich die Variablen z-transformatieren und dann dann vergleichen. Ist das richtig?

Das sind anscheinend keine Likert-Skalen, sondern Likert-Items
(Items vom Likert-Typ)? Eine Likert-Skala besteht aus mehreren Items vom
Likert-Typ, deren Antworten summiert werden. Das ist deswegen wichtig zu
beachten, weil Diskussionen zum Skalenniveau von Likert-Skalen (ordinalskaliert,
eventuell auch wie intervallskaliert zu behandeln) sonst fälschlicherweise bezogen
werden können auf das Skalenniveau von einzelnen Items des Likert-Typs (ordinal).

Da Du selbst zumindest eines der beiden Items bereits als ordinal klassifiziert hast,
liegt auf der Hand, dass eine z-Standardisierung (die mit Mittelwert und
Standardabweichung agiert) auf diesem Skalenniveau gar nicht zulässig ist.
Davon abgesehen, dass es auch inhaltlich ziemlich fragwürdig erschiene.

Was meinst Du in dem Zusammenhang denn konkret mit "ähneln"?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Captain76]

Dann habe ich noch eine Frage.
Im Rahmen einer abhängigen Messung werden zwei Variablen erhoben. Eine Variable wird auf einer 5-stufigen Likert-Skala gemessen, die andere Variable auf einer 4-stufigen Likert-Skala.
Wenn ich diese beiden Variablen vergleichen möchte, d.h. überprüfen möchte, inwiefern sie sich ähneln, nutze ich die Variablen z-transformatieren und dann dann vergleichen. Ist das richtig?

--> Ich habe mich ungenau ausgedrückt. Jede Variable wird mit Hilfe von Likert-Items erfasst (Variable 1 4-stufig, Variable 2 5-stufig). Mit 'ähneln' meine ich, den Mittelwertsunterschied festzustellen. Also die Frage zu klären, ob Variable 1 vielleicht auch das misst, was Variable 2 misst.

[strukturmarionette]

Hi,

Mit 'ähneln' meine ich, den Mittelwertsunterschied festzustellen. Also die Frage zu klären, ob Variable 1 vielleicht auch das misst, was Variable 2 misst.

- das eine hat mit dem anderen nichts zu tun.
- wenn zwei Vars identische oder ähnliche Mittelwerte haben, können die Variablen völlig andere Bedeutungen haben.
- des Weiteren lassen sich Mittelwerte nur bei mindestens intervallskalierten Variablen berechnen.

Gruß
S.