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[b1rn3]

Hallo,

ich schreibe derzeit meine Masterarbeit über die Evaluation eines Planspiels und den Einsatz zwei verschiedener Führungsstile in diesem, deren Daten für die Evaluation ich zum Teil durch Lerntagebücher, zum Teil aus Beobachtungen und zum Teil aus einem Fragebogen stammen. Meine Stichprobe umfasste 19 Teilnehmer. Bei der Analyse des Fragebogens sind mir bei vier Items Muster aufgefallen, wo ich mich gefragt habe, ob es Zusammenhänge zwischen diesen Items gibt. Ich habe daraufhin, da es sich um nicht-normalverteilte Variablen und metrische Skalen handelt, den Spearman-Test angewandt. Bei einem Führungsstil habe ich signifikante lineare Zusammenhänge zwischen Führungsstil 1 a-b, a-c, b-c vermutet und auch gefunden. Bei Führungsstil zwei fanden sich zu allen drei Variablen keine Signifikanz und kein linearer Zusammenhang, obwohl die Verteilung bei Führungsstil 2 bei b & c links- bzw. rechtssteil ist.

Die Items sind (zu je einem Führungsstil, hier zusammengefasst):
a) Die Führungsstile wurden gemäß dem Handbuch umgesetzt.
b) Ich konnte mich mit den Führungsstilen identifizieren.
c) Die Führungsstile haben das Planspiel zu kompliziert gestaltet.

Skala: 1-5 (1= Trifft voll zu, 5= Trifft nicht zu.

Für Führungsstil 1 hab ich daraus folgende Aussage abgeleitet: Je weniger die Teilnehmer sich mit dem Führungsstil identifizieren können, desto schwieriger wird das Planspiel empfunden.
Für Führungsstil 2 habe ich daher vermutet, je höher die Identifikation mit dem Führungsstil war, desto leichter wurde das Planspiel empfunden. Aber mir wird beim Spearman Test eine Irrtumswahrscheinlichkeit von 0,641 angezeigt sowie einen linearen Zusammenhang von 0,114.

Ich weiß, dass man eigentlich eine größere Stichprobe haben sollte. Dies ist nun mal die erste Evaluation, daher ist dies nicht möglich. Aber wo habe ich denn hier meinen Denkfehler? Ich sehe da klar einen Zusammenhang, nur der Test sagt mir, dass es keinen gibt, obwohl die Werte für Führungsstil 2 extremer sind. Daher meine Fragen:

Wende ich den richtigen Test an?
Interpretier ich die Daten richtig?
Ist mein Denkansatz überhaupt richtig?
Woran kann es liegen, dass trotz dessen keine Signifikanz gemessen wird?

[PonderStibbons]

Bei der Analyse des Fragebogens sind mir bei vier Items Muster aufgefallen, wo ich mich gefragt habe, ob es Zusammenhänge zwischen diesen Items gibt.

Wenn Du einen Datensatz durchsiehst und unter hunderten
systematisch oder gelegentlich überprüften Beziehungen 4
findest, die auffallend wirken, dann werden die Ergebnisse
der nachfolgenden Tests fragwürdig. Strukturell besteht
kein großer Unterschied dazu, Unmengen Tests zu rechnen,
ohne das Signifikanzniveau anzupassen.

Ich habe daraufhin, da es sich um nicht-normalverteilte Variablen und metrische Skalen handelt, den Spearman-Test angewandt. Bei einem Führungsstil habe ich signifikante lineare Zusammenhänge

Spearman testet keine linearen Zusammenhänge, sondern,
da er auf Rängen basiert, monotone Zusammenhänge.

keine Signifikanz und kein linearer Zusammenhang, obwohl die Verteilung bei Führungsstil 2 bei b & c links- bzw. rechtssteil ist.

Dass die Verteilungen sich ähnlich sehen, hat doch
nichts mit der Frage zu tun, ob höhere Werte eines
Teilnehmers in Merkmal A mit höheren Werten in
Merkmal B einhergehen.

Aber wo habe ich denn hier meinen Denkfehler? Ich sehe da klar einen Zusammenhang, nur der Test sagt mir, dass es keinen gibt, obwohl die Werte für Führungsstil 2 extremer sind. Daher meine Fragen:

Entweder leitest Du den Eindruck eines Zusammenhanges
aus den falschen Betrachtungen ab (s.o.), oder der
Test macht, was seine Aufgabe ist, nämlich subjektive
Eindrücke, basierend auf wenigen Stichprobendaten,
einer Überprüfung zu unterziehen.

Mit freundichen Grüßen

P.