Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Di 29. Jul 2014, 13:07

...dann muss ich die Variablen alle gleich transformieren. D.h. ich hab z.b. eine V die von 1-10 skaliert ist (agree strongly-disagree strongly) und andere Vs die von 1-5 skaliert sind. Daher codiere ich die Variable 1-10 in eine neue um: 0-2=1, 3-4=2, 5-6=3 usw....und dann muss ich noch schauen, dass alle die gleiche Richtung anzeigen. Also wenn die eine Frage z.b. lautet "Die Polizei ist bestechlich" und die Antworten lauten "Immer, Oft, Manchmal, selten, nie" (1-5) und die zweite Frage lautet "Alle Gesetze müssen befolgt werden" und die Antworten lauten: "Immer, oft..." (1-5)...muss ich eine der beiden dann transformieren (also die Werte umwandeln)?
Versteht jemand meinen Gedankengang, bzw. ist das so richtig, wie ich mir das überelegt habe?

Würd mich wirklich über Hilfe freuen - irgendwie gibts niemanden, der sich recht auskennt und ich finde auf so viele Frage einfach keine Antwort in den Büchern (oder ich bin zu blöd, sie zu finden....dabei habe ich die "guten" Werke schon daheim).
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon PonderStibbons » Di 29. Jul 2014, 13:28

Wieso, warum, wozu, aus welchem Grund, zu welchem Zweck solltest Du das umwandeln wollen?
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Di 29. Jul 2014, 19:19

Naja...ich hab (ca.) zehn Variablen, die alle "polizeiliche Legitimität" messen "sollen" - um zu überprüfen, ob sie auch dasselbe messen möchte ich eine Reliabilitätsanalyse machen und dazu muss ich sie doch auf die gleiche Skalierung bringen?
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon Albrecht » Fr 1. Aug 2014, 20:28

Nö.
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Mi 6. Aug 2014, 10:59

Okay....keine Transformierung in die gleiche Richtung und die Länge der Skala ist also egal?
Mein dickes SPSS Buch (Felix Brosius) sagt was anderes üer die Reliabilitätsanalyse:
Notwendige Voraussetzung ist eine einheintliche Orientierung in die gleiche Richtung....z.b. niedrige Werte sind "positiv", hohe Werte sind "negativ". Ich will ja "polizeiliche Legitimität" messen, manchmal bedeuten bei mir niedrig Werte "Man muss sich an alle Gesetze halten" manchmal bedeuten sie "Das Gesetz kann ruhig mal gebrochen werden" ... Das ist also egal?
Außerdem schreibt mein SPSS-Buch weiter, dass der Wertebereich einheitlich sein muss - also wenn ich einen Wertebereich von 1-10 habe und der andere ist 1-5 dann geht das nicht!?

Und das stimmt jetzt also nicht oder wie?
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon PonderStibbons » Mi 6. Aug 2014, 12:13

Du musst die Variablen alle in dieselbe Richtung polen, korrekt.
Was die Kombination von Variablen mit unterschiedlicher Zahl
der Antwortstufen betrifft, das ist nicht erst ein Problem der
Reliabilitätsanalyse. Man kann keine Items mit 10erskala und
Items mit 5erskalen allzu sinnvoll summieren, zumindest soweit
ich weiß bzw. das sagt auch Dein Buch. Bilde doch besser die
Skala nur aus den Items mit 5 Stufen?

Mit freundlichen Grüßen

P.
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folgende User möchten sich bei PonderStibbons bedanken:
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Mi 6. Aug 2014, 12:47

PonderStibbons hat geschrieben:Du musst die Variablen alle in dieselbe Richtung polen, korrekt.
Was die Kombination von Variablen mit unterschiedlicher Zahl
der Antwortstufen betrifft, das ist nicht erst ein Problem der
Reliabilitätsanalyse. Man kann keine Items mit 10erskala und
Items mit 5erskalen allzu sinnvoll summieren, zumindest soweit
ich weiß bzw. das sagt auch Dein Buch. Bilde doch besser die
Skala nur aus den Items mit 5 Stufen?

Mit freundlichen Grüßen

P.


Danke!

Skala nur aus den Items mit 5 Stufen?
Das geht nicht - ich habe auch einige Variablen, die nur aus zwei Fragen bestehen - und die muss ich doch auch zusammenfassen können? Mit denselben Daten haben auch schon andere gearbeitet und ebenfalls dieselben Variablen gebildet (teilweise) - leider kann ich nicht nachlesen, wie sie das gemacht haben (nur die Endergebnisse des Strukturgleichungsmodells mit denen sie gearbeitet haben, nicht aber WIE sie vorgegangen sind, um einzelne Items zu einer Variable zusammenzufügen).
Ich dreh langsam durch - ich versteh nicht, warum das so schwer ist? Einfach nur Fragen zu neuen Variablen zusammenzufassen???
Und ich bemühe mich wirklich- zweimal Statisitknachhilfe für nix. Dabei ist das doch etwas, was jeder, der je eine Umfrage bzw. quant. Auswertung gemacht hat, können sollte, oder?
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon PonderStibbons » Mi 6. Aug 2014, 13:05

Das geht nicht - ich habe auch einige Variablen, die nur aus zwei Fragen bestehen - und die muss ich doch auch zusammenfassen können?

Ich weiß nicht, wo das ganze Messverfahren bei Dir herkommt.
Anscheinend ist das kein eingeführtes Verfahren? Jedenfalls
bildet man keine Skalen aus Items mit unterschiedlicher
Zahl von Antwortstufen. Zumindest habe ich das noch nie
gesehen.
Mit denselben Daten haben auch schon andere gearbeitet und ebenfalls dieselben Variablen gebildet (teilweise) - leider kann ich nicht nachlesen, wie sie das gemacht haben (nur die Endergebnisse des Strukturgleichungsmodells mit denen sie gearbeitet haben, nicht aber WIE sie vorgegangen sind, um einzelne Items zu einer Variable zusammenzufügen).

Also dienen die einzelnen Items zur Operationalisierung
latenter Konstrukte in einem SEM, nicht zur Bildung von Skalen?
Ich dreh langsam durch - ich versteh nicht, warum das so schwer ist? Einfach nur Fragen zu neuen Variablen zusammenzufassen???

Weil es gegen eine simple Grundregel bei der Skalenbildung verstößt.
Zumindest kenne ich es nicht anders. Und was andere mit denselben
Daten gemacht haben kannst Du ja nicht überprüfen (was etwas
ungewöhnlich klingt). Es wird leider auch nach wie vor nicht klar,
wozu das alles dient oder was eine Reliabilitätsanlyse überhaupt
bezwecken soll im Rahmen der Studie.

Wenn ein Betreuer/Gutachter das abnickt, dann kannst Du es ja mit
der kruden Methode versuchen, 10erskalen (gerade Anzahl
Antwortalternativen, sehr breite Skala) in 5erskalen (ungerade
Anzahl, schmale Skala) umzuwandeln. Mir erscheint das eher
befremdlich.
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Mi 6. Aug 2014, 16:09

F. Brosius schreibt aber gerade, dass unterschiedliche Skalenlänge (z.b. 1-10 und 1-100) normiert werden sollen (hier z.b. auf 0-10)? Also kann das jetzt nicht so unüblich sein, oder?

Beispiel: 1. Frage: "Nimmt die Polizei Bestechungsgeld an?" 1-10 (immer-nie)
2. Frage: "Wie sehr stimmen sie dieser Aussage zu: "Die Polizei wird unverhältnismäßig von politischen Parteien unter Druck gesetzt" 1-5 (stimme stark zu - stimme überhaupt nicht zu)

Diese beiden Fragen bilden in allen bisherigen Untersuchungen dazu die Variable "Polizeiliche LEGALITÄT" -
also muss es einen Weg geben, die vernünftig zusammenzufassen. Die meisten Untersuchungen stammen aus England, ich hab die Untersuchungsberichte dazu, aber darin ist natürlich nicht jeder Schritt ihrer Datenanalyse beschrieben. Ich arbeite mit denselben Modell, denselben Fragen - nur mit anderen Ländern. Ich will doch nur die Variablen zusammenfassen, die für das Modell nötig sind? Das muss doch gehen....langsam verzweifle ich wirklich.

Reliabilitätsanalyse hat meine Prof. vorgeschlagen, um zu überprüfen, ob meine Fragen wirklich dieselbe Variable bilden.
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Re: Wenn ich 10 unterschiedliche Variablen habe...

Beitragvon SookieStack » Di 12. Aug 2014, 11:36

Nachdem mir meine Professorin endlich zurückgeschrieben hat, weiß ich jetzt besser Bescheid.
Nur um die Frage abzuschließen und für alle, die es interessiert:

Ja, alle Items müsen für eine RA gleich skaliert sein (Richtung und Länge), z.b. mittels z-Transformation (bei der Länge!)
Nein, das ist nicht unüblich - nicht jeder Fragebogen wurde so erstellt, dass das Auswerten möglichst einfach ist, bzw. ist das auch oft nötig, wenn man Sekundäranalysen macht (was bei quant. Daten ebenfalls nicht ungewöhnlich ist).
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