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[Kathrin]

Hallo,

ich schreibe derzeit an meiner Masterarbeit und versuche mich an meiner statistischen Auswertung. Ich arbeite mit SPSS.

Folgende Frage:
Ich habe eine Hypothese:
Bei bestimmter Ausprägung (Rang 1 von 3 Rängen) des Merkmals a und einer bestimmten Ausprägung (Position 2 von 3 Positionen) des Merkmals b sollte die Ausprägung von Merkmal c deutlich höher sein.
Also kurz: bestimmte Ausprägungen der Merkmale a und b wirken sich positiv auf Merkmal c aus.
Merkmal a und c sind ordinalskaliert und Merkmal b nominal.

Jetzt meine Frage. Bei der Rangkorrelation nach Spearman (richtig?) muss ich vorher die Fälle auswählen die relevant sind? Also nur die Probanden die genau diese Merkmale (a (Rang 1) und b (Position 2)) aufweisen, oder alle relevant?

ich hoffe mir kann jemand helfen!

[PonderStibbons]

Bei bestimmter Ausprägung (Rang 1 von 3 Rängen) des Merkmals a und einer bestimmten Ausprägung (Position 2 von 3 Positionen) des Merkmals b sollte die Ausprägung von Merkmal c deutlich höher sein.

Deutlich höher im Vergleich wozu? Und worum handelt es sich hier bei a) b) c) konkret?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kathrin]

Hallo Ponderstibbons,

Im Vergleich zu, wenn die Person die Ausprägung nicht besitzt.

Merkmal a (UV) ist die erhobene Motivausprägung einer Person im Anschlussmotiv. Da auch das Leistungs- und das Machtmotiv erhoben wurden, wurde ein Ranking durchgeführt. Merkmal a soll hier Rang 1 belegen.
Merkmal b (UV) ist eine Position die eine Person in einem Unternehmen einnimmt (Führungskraft oder Fachkraft).

Merkmal c (AV) ist die erhobene Arbeitszufriedenheit.

Besitzt also eine Person die Ausprägung im Motiv und eine bestimmte Position sollte die Arbeitszufriedenheit deutlich höher ausfallen, als wenn sie diese Konstellation aus Motiv und Position nicht besitzt.

Sitzt jetzt für die Korrelation nur die Fälle relevant in denen die Personen dieser Gruppe zugeteilt werden können? Prinzipiell möchte ich eine Vorhersage treffen. Ich weiß dass ich eine Regression durchführen muss (hoffe ich zumindestens), da die Korrelation ja nur auf einen linearen Zusammenhang hinweist.

ich hoffe es ist jetzt verständlicher geworden.

K.

[PonderStibbons]

Besitzt also eine Person die Ausprägung im Motiv und eine bestimmte Position sollte die Arbeitszufriedenheit deutlich höher ausfallen, als wenn sie diese Konstellation aus Motiv und Position nicht besitzt.

Dieser Beschreibung nach gibt es 2 Gruppen: Menschen bei denen das Anschlussmotiv an
erster Stelle steht und die zugleich Fachkraft (?) sind; und alle anderen (d.h. alle Menschen
in anderen Positionen bzw. alle mit Anschlussmotiv erst an 2. oder 3. Stelle). Je nachdem,
ob Arbeitszufriedenheit ordinal skaliert oder intervalskaliert gemessen wurde, wäre das ein
U-Test oder ein t-Test.

Die Art der Fragestellung erscheint mir allerdings etwas ungewöhlich, da ich den theoretischen
Kontext nicht kenne. Normalerweise geht es bei solchen Konstelationen eher darum, ob z.B.
der Zusammenhang zwischen Position und Arbeitszufriedenheit durch die Motivausprägung(en)
moderiert wird oder dergleichen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kathrin]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank erstmal für deine Hilfe und dein Engagement.

Prinzipiell möchte ich herausfinden ob Motive (in bestimmten Konstellationen) und bestimmten Kombinationen mit Positionen ein Vorhersagemerkmal (Prädiktor) für die Arbeitszufriedenheit ist.
Motive und Position sind somit UV und die Arbeitszufriedenheit AV. Die Position könnte meines Erachtens auch als Moderator verwendet werden, dass stimmt.
Aber nachdem ich doch die Abhängigkeit eines Merkmals (Arbeitszufriedenheit) von einem anderen Merkmal (Motive/Position) eruieren möchte muss ich doch eine regression verwenden, oder? Ich gehe ja von einer Ursachen-Wirkungsbeziehung aus.

Meine Motive sind ordinalskaliert (in einem Ranking Rang 1 - Rang 3), meine Arbeitszufriedenheit ist auch ordinalskaliert (wurde mit einer likertähnlichen Skala (ja - eher ja - eher nein - nein) erhoben) und meine Position ist nominal (also eine Person kann nur Fachkraft sein, oder Führungskraft -> es liegt also keine Reihenfolge vor).

Liege ich jetzt mit der Regression gänzlich falsch?

Grüße K.

[PonderStibbons]

Aber nachdem ich doch die Abhängigkeit eines Merkmals (Arbeitszufriedenheit) von einem anderen Merkmal (Motive/Position) eruieren möchte muss ich doch eine regression verwenden, oder?

Nicht zwingend, wieso auch. Deine Beschreibung lief wie gesagt auf die
Bildung von 2 Gruppen hinaus. Wenn Dir etwas anderes vorschwebt,musst
Du dies ausreichend präzise formulieren, darauf aufbauend lassen sich dann
passende Verfahren vorschlagen.

Ich gehe ja von einer Ursachen-Wirkungsbeziehung aus.

Das legt nicht das zu verwendende Verfahren fest.

Liege ich jetzt mit der Regression gänzlich falsch?

Anscheinend ist das ausschlaggebende nicht Regression, sondern MULTIPLE
Regression, also Einbezug von mehr als 1 Vorhersagegröße. Angesichts Deiner
klar ordinalskalierten abhängigen Variable kommt wohl nur eine ordinale
(statt der herkömmlichen linearen) multiple Regression in Frage (würde
man die Arbeitszufriedenheit dichotomisieren, kämen noch weitere
Verfahren in Betracht). Ordinalskalierte Prädiktoren gehen allerdings in
keiner Regression, ob linear oder ordinal oder was immer, aber je nach
Fragestellung kann man das umwandeln, z.B. in "steht Anschlussmotiv
an erster Stelle, ja/nein".

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kathrin]

So etwas ähnliches habe ich mir auuch schon überlegt und hatte eine Variable erstell: "Motivausprägung und Position" ja/nein.

Ich dachte immer man kann likertähnliche-Skalen intervallskaliert betrachten?!

[PonderStibbons]

Ich dachte immer man kann likertähnliche-Skalen intervallskaliert betrachten?!

Mag sein, aber Du hast anscheinend keine Skala, sondern nur 1 einziges Item.
Das Antwortformat eines einzelnen Items ist nicht die Likert-Skala,
leider wird dies sehr häufig durcheinander geworfen. Eine Likert-
Skala besteht aus mehreren Items, deren Antworten summiert werden.

Da Dein Zufriedeheits-Item auch nur gerade mal 4 Stufen aufweist,
lässt sich seriös nicht argumentieren, dass man das als intervallskaliert
betrachten könnte.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kathrin]

Das Anschlussmotiv wurde aus 24 Items (ja/nein) eruiert. Genauso wie das Leistungs- und das Machtmotiv. Anhand dieser Messung wurde ein Ranking erstellt (Rang 1-3). Auch die Arbeitszufriedenheit wurde für einen Bereich durch 12 Items eruiert mit einer 4stufigen Skala. Drei Arbeitsbereiche wurden bezüglich ihrer Arbeitszufriedenheit erhoben. Die Summe ist ausschlaggebend dafür in welchem bereich eine Person die meiste Zufriedenheit aufweist.

[PonderStibbons]

die Arbeitszufriedenheit wurde für einen Bereich durch 12 Items eruiert mit einer 4stufigen Skala.

Ach so. Es ist meistens günstig, solche Informationen gleich und vollständig anzugeben.

In dem Fall lässt sich eine lineare multiple Regression wohl rechtfertigen.
Falls eine Moderatoranalyse beabsichtigt ist, müsste noch die Wechselwirkung
aus Position und Motiv gebildet werden.

Mt freundlichen Grüßen

P.