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[Ännie]

Hallo zusammen!
Ich habe eine Frage bzgl. des Skalenniveaus meiner Variablen.
Meine Untersuchung sieht folgendermaßen aus: Ich untersuche für 112 Flächen wie viele Pflanzenarten dort vorkommen (abhängige Variable) und welche prozentualen Flächenanteile verschiedene Siedlungsformen und Bodenbedeckungen besitzen, also z.B. zu wie viel Prozent besteht die Fläche aus Wald, Wiese, Stadt, Dorf usw. (unabhängige Variablen).
Ich bin einfach davon ausgegangen, dass meine Variablen kardinal skaliert sind. Nun hatte ein Professor dagegen folgende Einwände: Da die Ermittlung der prozentualen Flächenanteile nicht komplett objektiv ist, sondern meine persönliche Einschätzung mit einfließt, könne man die Daten nicht als kardinal skaliert ansehen.
Das würde ja bedeuten, dass die Art und die Umstände wie ich meine Daten ermittle Einfluss auf das Skalenniveau besitzt. Ist dies wirklich so? In der Literatur habe ich nichts gefunden was mir in meinem Fall weiterhelfen könnte. Wisst ihr etwas? Oder könnt ich mir einen Tipp geben, wo ich dazu etwas in der Literatur finde?
LG, Ännie

[PonderStibbons]

Da die Ermittlung der prozentualen Flächenanteile nicht komplett objektiv ist, sondern meine persönliche Einschätzung mit einfließt, könne man die Daten nicht als kardinal skaliert ansehen.

Wie bist Du denn konkret bei der Ermittlung der prozentualen Flächenanteile vorgegangen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Ännie]

Grundlage für die Flächenermittlung war eine Topographische Karte. Strukturen wie Wald und Wiese lassen sich eindeutig anhand ihrer Signatur abgrenzen, aber bei Städten und Siedlungen ist es etwas subjektiv, wo genau die Grenzen gezogen werden. Außerdem habe ich nach selbst definierten Kriterien die Orte den Kategorien Stadt, Siedlung und Dorf zugeordnet. Danach wurden die Flächen mit GIS berechnet und in Prozent der Gesamtfläche angegeben.

[DocX]

Hallo,

vielleicht kannst du nochmal sagen, was genau deine Forschungsfrage und Hypothese ist und was du genau rechnen möchtest? Und warum dafür das Skalenniveau der erhobenen Daten von Bedeutung ist?

LG DocX

[Ännie]

Hallo,

was ich herausfinden möchte, ist ob es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl urbanohiler Pflanzenarten und dem Charakter des Untersuchungsgebietes hinsichtlich seiner Urbanität bzw. Ländlichkeit gibt. Zur Beschreibung des Grades der Urbanität sollen die Flächenanteile der Kategorien dienen. Ganz simpel möchte ich dazu z.B. eine Korrelation rechnen zwischen Artenzahl und Flächenanteil urbaner Strukturen rechnen. Da müsste ich das Skalenniveau ja kennen, um zu entscheiden ob ich den Korrelationskoeffizienten nach Bravais und Pearson nehmen darf, oder ob ich nur einen verteilungsfreien Test durchführen kann, weil meine Daten eben nicht als kardinal skaliert anzusehen sind.

Gruß, Ännie

[PonderStibbons]

bei Städten und Siedlungen ist es etwas subjektiv, wo genau die Grenzen gezogen werden. Außerdem habe ich nach selbst definierten Kriterien die Orte den Kategorien Stadt, Siedlung und Dorf zugeordnet. Danach wurden die Flächen mit GIS berechnet und in Prozent der Gesamtfläche angegeben.

Daraus ersehe ich nicht, wieso sich das Skalenniveau ändern sollte.
Die Zuverlässigkeit der Messung könnte verringert sein, vielleicht
kann auch eine Verzerrung drinsein (indem dass Du den Anteil
urbander Flächen systematisch überschätzt oder unterschätzt),
aber das ändert nichts am Skalenniveau. Vielleicht ein Missverständnis?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Ännie]

aber das ändert nichts am Skalenniveau.

Ok, super. Da bin ich schon mal froh, dass du das auch so siehst. Das war ja grade das, was ich mir nicht erklären konnte.

Die Zuverlässigkeit der Messung könnte verringert sein, vielleicht
kann auch eine Verzerrung drinsein (indem dass Du den Anteil
urbander Flächen systematisch überschätzt oder unterschätzt)

Noch eine Nachfrage: Meinst du es wäre unter den Voraussetzungen besser mit verteilungsfreien Tests zu arbeiten? Oder doch parametrische Tests und man ist dann bei der Interpretation vorsichtiger. Was würdest du für sinnvoller halten?

Vielen Dank,
Ännie

[PonderStibbons]

Ich wüsste nicht, was rangbasierte Verfahren an dem eventuellen Problem
ändern sollten, dass die Messungen nur begrenzt reliabel oder verzerrt sein
könnten.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[DocX]

Ich denke auch, um einem Einschätzungsfehler vorzubeugen bzw. ihn aufzudecken hilft nur, dass eine zweite Person ebenfalls einen Teil der Flächen einschätzt und du so zeigen kannst, dass deine Definition für die Grenzziehung möglichst objektiv ist und das die Interraterreliabilität dafür gut ist.