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[TheNext]

Hallo zusammen,

ich beschäftige mich erst seit kurzem im Studium mit Statistik, habe zwar einiges gelesen und auch gegooglet, kann die meisten Berechnungen recht gut nachvollziehen, bin mir aber zum Thema Skalierung und in der Folge in der Anwendung verschiedener Analyseverfahren nicht ganz sicher.

Wenn ich es richtig verstehe, machen bei der Analyse von zwei Variablen (Mitarbeiterzufiredenheit und Gehalt) Analysen zur empirischen Kovarianz, Korrelationskoeffizient nach Pearson bzw. Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman oder auch eine Regressionsberechnung (linear, nichtlinear, Bestimmtheit, Mehrfachregression) nur dann Sinn, wenn beide Variablen intervall-/kardinalskaliert sind und auf metrischem Niveau liegen.

Ist es richtig, dass diese Verfahren nur zur Anwendung kommen können, wenn beide zu untersuchenden Variablen metrisch skaliert sind?

Bei Gehalt dürfte unzweifelhaft eine metrische Skalierung vorliegen - oder?

Wenn ich die Mitarbeiterzufriedenheit einteile in

sehr gut = 1
gut = 2
neutral = 3
schlecht = 4
sehr schlecht = 5

ist dies dann ebenfalls als metrische Intervall-/Kardinalskalierung zu verstehen oder nicht? Ich vermute das es sich um eine Ordinalskala handelt, bin mir aber nicht sicher. Ist die Sichtweise so korrekt?

Vielen Dank schon mal, schöne Grüße und einen guten Start in die Woche!


Heiko

[Kopernikus]

Die Mitarbeiterzufriedenheit ist ordinal, richtig. Allerdings kann mithilfe einer ordinalen Regression oder Korrelation nach Spearmans Rho oder Kendalls Tau auch ordinale Variablen in der Analyse verwendet werden.