STATISTIK-FORUM.de

[funny89]

Hallo liebe Forenmitglieder,

ich benötige einen SPSS-Fachrat. Vermutlich ist die Antwort nicht schwer, doch für mich leider nicht auffindbar

Also, es geht darum: ich habe 8 Items, die mit einer 5-stufigen Likert-Skalierung skaliert sind (1: stimme nicht zu, 5: stimme voll zu).
Jetzt möchte ich gerne aus diesen Intervallskalen zwei nominale Kategorien machen (Zustimmung / Ablehnung) und dafür die Werte 1 und 2 der Ablehnungsvariabel zuordnen und 4 und 5 der Zustimmungs-Variabel.

Dazu sollen alle 8 Items berücksichtigt werden, weil sie auf ein Konstrukt einwirken, sodass ich am Ende sagen kann, dass die Items x, y, z eine Zustimmung erzielen und positiv auf das Konstrukt einwirken. Bzw. damit ich einfach einen Chi-Quadrat Test durchführen kann.

Kann mir jemand helfen? Ich verzweifel hier langsam...

Danke im Voraus und liebe Grüße
funny

[PonderStibbons]

Dazu sollen alle 8 Items berücksichtigt werden, weil sie auf ein Konstrukt einwirken, sodass ich am Ende sagen kann, dass die Items x, y, z eine Zustimmung erzielen und positiv auf das Konstrukt einwirken. Bzw. damit ich einfach einen Chi-Quadrat Test durchführen kann.

Was heißt das konkret? Du willst die 8 Items dichotomisieren (was wird eigentlich
aus der "3"?) und jeweils mit dem Konstrukt (ist das denn kategorial skaliert?)
kreuztabellieren, also 8 Chi² Tests rechnen?

Grundsätzlich ist zu fragen, ob die Änderung einer 5stufigen Skala zu einer
2stufigen denn überhaupt sinnvoll ist. Das vernichtet nun doch massiv
statistische Informationen. Je nachdem, wie Deine abhängige Variable
gemessen wurde, gibt es sicherlich Verfahren, die keine Umwandlung
Deiner Variablen erfordern.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[funny89]

Was heißt das konkret? Du willst die 8 Items dichotomisieren (was wird eigentlich aus der "3"?) und jeweils mit dem Konstrukt (ist das denn kategorial skaliert?)
kreuztabellieren, also 8 Chi² Tests rechnen?

Genau das ist es, was ich durchführen möchte. Ich analysiere die Daten vorher schon detaillierter (mit Berücksichtigung der 3), möchte jedoch auf Basis von Zustimmung und Ablehnung einen Chi²-Test durchführen. Nur leider weiß ich nicht, wie ich es schaffe, meine intervallskalierten Daten so zu bearbeiten, dass dies möglich gemacht wird.

Daher meine Frage an das Forum

[PonderStibbons]

"Umkodieren in neue Variablen" heißt das IIRC. Allerdings
wäre vermutlich angebrachter, Deine Konstrukt-Variable
als Gruppierungsfaktor zu verwenden und mit den 8 Variablen
als Test-Variablen jeweils H-Tests oder U-Tests (falls es nur
2 Gruppen sind) zu rechnen.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[funny89]

Was ich jedoch nicht verstehe ist folgendes:
Wenn ich den H-Test durchführe, ist die Nullhypothese ja immer, dass zwischen den Gruppen kein Unterschied besteht.

Nutze ich jetzt also ein Konstrukt (z.B. Markensympathie) als Gruppierungsfaktor und meine Items (emotionale Bindung zur Marke, Sympathie ggü. Marke, ...) als Test-Variablen, erscheinen zwar höchst signifikante Ergebnisse, aber was ist die Aussage von diesen? Ich krieg es irgendwie nicht auf die Nullhypothese übertragen...

Könnte hier nochmal jemand aushelfen?

Danke und lg!

[PonderStibbons]

Ach so, Dein Konstrukt ist gar nicht kategorial? Hatte
ich zwingend angenommen, da Du damit Chi² hattest
rechnen wollen.

Wenn Du bivariate Beziehungen zwischen zwei mindestens
ordinal skalierten Items analysieren willst, wie sie hier
anscheinend vorliegen mit "Markensympathie" versus
"emotionale Bindung zur Marke", wäre eine Spearman-
Rangkorrelation rho naheliegend. Deren Interpretation wäre
unproblematisch ("steigt das eine mit dem anderen?").

lg

wtf

Mit freundlichen Grüßen

P.