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[snr3838]

Hallo Zusammen

Ich benötige dringend eure Hilfe. Ich wollte eigentlich für die Validitätsanalyse im ersten Schritt den KMO-Index, Chi-Quadrat usw berechnen und anschliessend eine Faktorenanalyse durchführen, in welcher ich die Korrelation der Items mit dem entsprechenden Faktor analysieren wollte. Ich habe nun gelesen, dass dies nicht mit nominalskalierten Daten gehen würde. Stimmt das? Wie kann ich ansonsten die Validität prüfen und eine Faktorenanalyse durchführen, wenn ich nominalskalierte Daten habe?

PS: bei der Reliabilitätsanalyse habe ich fleiss kappa bzw cohens kappa genommen, je nachdem ob 2 oder mehr items vorhanden waren

Bin um jede Hilfe dankbar!!

[PonderStibbons]

Angabe von Thema und Fragestellung der Studie, Art der Daten (welche Variablen wurden erhoben und wie viele, konkret wie gemessen),
Zielen und Zwecken der Analyse und der Stichprobengröße wäre nützlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[snr3838]

Danke für deine Antwort!

Es geht um die Untersuchung der Auswirkung von KI auf die Innovation in Unternehmen, also ob KI eine positive auswirkung auf die Innovation hat. Verwendet wurden Paneldaten. Diese haben jeweils abgefragt, welche KI Technologie (4 Technologien) verwendet wird und in welchem Bereich (insgesamt 5 Anwendungsgebiete). Sprich man konnte also ankreuzen, ob man bspw. Maschinelles Lernen im Bereich Produkte, Prozesse usw. verwendet. Kreuz bedeutet ja kein kreuz bedeutet nein. Heisst mein Datensatz beinhaltet 0 und 1.
Da vier Technologien mit jeweils 5 Anwendungsgebieten abgefragt wurde, ergeben sich daraus jeweils 5 Items, die sich auf die 4 Faktoren Sprachverstehen, Mustererkennung, ML, Entscheidungshilfen aufteilen.
Die Reliabilität habe ich mit Fleiss Kappa analysiert. Ursprünglich wollte ich dann die Validität mittels Faktorenanalyse durchführen, das wäre theoretisch einfach gegangen, jedoch sind meine Daten ja nominalskaliert. Nun weiss ich nicht ob ich die Faktorenanalyse dennoch durchführen kann oder ob ich die Validität anders analysieren muss. Welche Möglichkeiten habe ich? Zur Datenanalyse verwende ich SPSS. Stichprobengrösse wäre 940. Im Anschluss möchte ich eine Korrelationsanalyse durchführen und einen Kruskal Wallis Test.

[PonderStibbons]

Die Reliabilität habe ich mit Fleiss Kappa analysiert.

Kann aufgrund der Beschreibung nicht erkennen, wieso, aber ich gehe mal davon aus, dass es Sinn ergibt.

Ursprünglich wollte ich dann die Validität mittels Faktorenanalyse durchführen, das wäre theoretisch einfach gegangen, jedoch sind meine Daten ja nominalskaliert.

Welche Art von Validität? Warum und wozu? Und wieso mit Faktorenanalyse?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[snr3838]

Fleiss Kappa habe ich herangezogen, da meine Daten nominalskaliert sind. Cronbachs alpha kann ich in diesem Fall ja nicht verwenden, geht soviel ich weiss nur ordinalskalierten Daten.

Hinsichtlich der Validität kenne ich mich eben nicht so gut aus. Beim Recherchieren habe ich nur entdeckt, dass man dies machen sollte. Faktorenanalyse wär eben mein erster Gedanke für die Validität gewesen, um die Korrelation der Items mit dem Faktor zu überprüfen, aber das geht, soviel ich weiss, ja auch nur mit ordinalskalierten Daten. Kann ich die Validität eigentlich weglassen? Habe zuvor eben die Normalverteilung überprüft und anschliessend die Reliabilität. Würde dann mit der deskriptiven Statistik fortfahren und anschliessend meine Korrelationsanalyse durchführen. Geht das so?

[PonderStibbons]

Fleiss Kappa habe ich herangezogen, da meine Daten nominalskaliert sind.

Das ist ein Interrater-Maß, darauf bezieht sich "kann nicht erkennen, wieso".

Cronbachs alpha kann ich in diesem Fall ja nicht verwenden, geht soviel ich weiss nur ordinalskalierten Daten.

Das ist wiederum ein Maß für die interne Konsistenz. Wessen interne Konsistenz
sollte überprüft werden?

Hinsichtlich der Validität kenne ich mich eben nicht so gut aus. Beim Recherchieren habe ich nur entdeckt, dass man dies machen sollte.

Welche Validität meinst Du konkret? Es gibt ungefähr ein Dutzend verschiedene.

Faktorenanalyse wär eben mein erster Gedanke für die Validität gewesen, um die Korrelation der Items mit dem Faktor zu überprüfen, aber das geht, soviel ich weiss, ja auch nur mit ordinalskalierten Daten.

Ich fürchte, ich kann nicht ganz folgen, vermutlich weil mir der Zweck einer Faktorenanalyse hier noch nicht klar ist.

Kann ich die Validität eigentlich weglassen?

Einige ja. Bei anderen Dingen kommt es auf den Kontext an (z.B. theoretische Hintergrundannahmen der Studie,
Herkunft der Messinstrumente, Standards innerhalb des Fachbereichs).

Habe zuvor eben die Normalverteilung überprüft und anschließend die Reliabilität.

Wieso Normalverteilung, Du hast doch binäre Antwortskalen? Oder ging es dabei um die Verteilung der Summe von
ja-Antworten in einem Bereich?

Nebenbei ist die Betrachtung von "Normalverteilung" in aller Regel irrelevant,
zumal bei großen Stichprobenumfängen (wie hier vorliegend).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[snr3838]

Die Daten stammen aus einer Panelbefragung eines Forschungsinstitutes. Ich nehme mal an, dass man in diesem Zusammenhang die Validität weglassen könnte? Die Forschung wurde ja durchgeführt und die Validität müsste ja seitens des Forschungsinstitutes bereits berücksichtigt worden sein oder nicht?

[snr3838]

Wenn fleiss kappa falsch ist, wie kann ich denn ansonsten meine interne konsitenz prüfen bei meinen nominalskalierten daten?

[PonderStibbons]

Ich meinte nicht, dass es falsch ist, ich weiß bloß nicht, wie ein Interrater-Reliabiltätsmaß hier ins Spiel kommt.

Zur Reliabilität und Validität der Messungen würde ich in der Tat eher bei dem Forschungsinstitut nachsehen bzw.
nachfragen, gegebenenfalls auch schauen, ob in wissenschaftlichen Veröffentlichungen auf Basis dieses Datensatzes
etwas dazu steht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[snr3838]

Ich hab jetzt gerade gelesen, dass SPSS bei der reliabilitätsanalyse mit alpha die KR20 Formel verwendet, welche für dichtonome Variablen gedacht sind. Dieses Problem hat sich nun also gelöst. Hättest du irgendwelche Gedanken zu der Validität? Wie man die bei dichtonomen Items analysieren könnte?