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[Frei]

Hallo zusammen,

ich habe folgende Fragestellung.

Im Rahmen der Abschlussarbeit soll ich die Ergebnisse einer Umfrage von 2014 mit den Ergebnissen der selben Umfrage von 2008 vergleichen, d.h. es wurde zweimal die selbe Umfrage durchgeführt, aber mit verschiedenen Teilnehmern. Im Grunde geht es um Expertenmeinungen aus der Industrie. Unternehmen wurden gefragt, wie sie gewisse Technologien einschätzten und inwiefern diese bereits implementiert sind.

Jetzt stellt sich mir die Frage, wie ich die Ergebnisse von den beiden Zeitpunkten vergleichen kann, um so mögliche Entwicklungstrends abzuleiten. Einfach zu schreiben, Technologie A wurde 2014 um 10% besser bewertet als 2008 (und hat somit an Bedeutung gewonnen, etc.) ist sicherlich nicht aussagekräftig, da ja komplett andere Personen teilgenommen haben.
Alles was ich sagen kann ist, dass die beiden Gruppen gewisse Ähnlichkeiten bezüglich Mitarbeiterzahl, Umsatz, Wettbewerbsstrategie, etc. aufweisen und dass bei der Teilnehmerakquisition ähnlich vorgegangen wurde.

Kennt eventuell jemand eine Möglichkeit, wie ich prüfen kann, inwiefern man Vergleiche machen darf und wie man das rechtfertigen kann?

Wäre echt klasse, wenn jemand helfen könnte.

PS: Bin SPSS-Einsteiger, wäre also cool, wenn mögliche Tipps eher auf Grundlagenniveau erklärt werden könnten =)

[DoctorD]

Generell kann man ja alles mit allem vergleichen. Ich denke es ist in deinem Fall wichtig aufzuzeigen, wieso die beiden Teilnehmergruppen vergleichbar sind. Ist z.B. der Zugang gleich gewesen? Ähneln sich die Unternehmensgrößen und Branchen? Alles, was dabei hilft, die Teilnehmer zu charakterisieren kann dir helfen, den Vergleich plausibel erscheinen zu lassen. Wie es dann mit der Aussagekraft bezüglich ALLER Unternehmen aussieht, also in wiefern deine Ergebnisse auf alle Unternehmen übertragbar ist, steht auf einem anderen Blatt, um das zu begründen, brauchst du aber die ähnliche Charakterisitika wie beim Vergleich zwischen zwei Studien.

Welche Werte hast du denn zum vergleichen bzw. welche wichtigen Werte fehlen deiner Einschätzung nach?

[Frei]

Hey, vielen Dank für die schnelle Antwort!

Ich habe schon ein paar Items, durch die die Stickprobe charakterisiert werden kann. Zum einen sind das Angaben zum Unternehmen (Mitarbeiterzahl, Umsatz, Strategie und Branche [alles ordinale/nominale Kategorien]), dann Charakteristika der Fertigung (Prozesstyp, Fertigungsorganisation und noch ein semantisches Differential mit verschiedenen Eigenschaften der Fertigung (z.B. flexibel vs. starr, etc.) und noch ein paar Merkmale zu den Produkten und der befragten Person selbst.

Ich habe mir gedacht, dass ich z.B. die Mittelwerte von bestimmten Kategorien vergleichen könnte mittels Zweistichproben-t-Test, aber bin mir da nicht sicher, ob das Sinn macht.
VG

[strukturmarionette]

Hi,

PS: Bin SPSS-Einsteiger, wäre also cool, wenn mögliche Tipps eher auf Grundlagenniveau erklärt werden könnten =)

- Deine Schilderungen sind keine Fragen zu SPSS.

--> Du könntest am besten zunächst die allgemeinen Grundkonzepte von Ein- und Zweistichprobensignifikanztests erarbeiten.

Gruß
S.

[Frei]

Hi nochmal, vielen Dank für den Tipp!

Ich hatte mich etwas falsch ausgedrückt. Mit SPSS bin ich zwar auch noch nicht sonderlich vertraut, aber meine Grundkenntnisse bezogen sich eher auf die Statistik allgemein.

Ich wollte mal einen kurzen Zwischenstand posten und fragen, ob ich auf dem richtigen Weg bin =)

Habe mir nun zu jedem Item, das die Implementierung der Technologie misst aus einer 4-stufigen Likert-Skala eine Variable mit 2 Ausprägungen (Implementierung Ja/Nein) gebastelt. Die Daten aus beiden Erhebungen habe ich in ein Data Set gepackt und mit einer Variable "Jahrgang" unterschieden (und danach in der Ausgabe vergleichend getrennt).

Die Gegenüberstellung zeigt den Trend, dass sich bei manchen Technologie-Items 2014 tatsächlich deutlich höhere Werte als 2007 ergaben haben (Prozentuale Häufigkeit "Ja").

Die Frage ist jetzt, ob diese Unterschiede auch signifikant sind.

Ich habe den besagten T-Test für unabhängige Stichproben ausgeführt und die Ergebnisse zeigen mir einmal den Levene-Test der Varianzengleichheit (bester Wert 0.001) und den T-Test auf Mittelwertgleichheit (bester Wert 0,052). Heißt das, dass ich keine signifikanten Unterschiede feststellen kann, da p>0,05? Oder gibt´s da vielleicht noch ein alternatives Testverfahren? =)

Viele Grüße!

[strukturmarionette]

Hi,

Ich wollte mal einen kurzen Zwischenstand posten und fragen, ob ich auf dem richtigen Weg bin =)
Habe mir nun zu jedem Item, das die Implementierung der Technologie misst aus einer 4-stufigen Likert-Skala eine Variable mit 2 Ausprägungen (Implementierung Ja/Nein) gebastelt.

Zunächst einmal wäre zu begründen, warum durch Dichotomisierung auf den Informationsgehalt von offensichtlich mehrkatogorialen Variablen (ordinalskaliert ? ) verzichtet werden soll.

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Habe mir nun zu jedem Item, das die Implementierung der Technologie misst aus einer 4-stufigen Likert-Skala

Mann-Whitney U-Test (übrigens ist 1 Item keine Likert-Skala,
sondern eben nur ein Item vom Likert-Typ; Likert-Skalen bestehen
aus mehreren Items vom Likert-Typ, die summiert werden).

eine Variable mit 2 Ausprägungen (Implementierung Ja/Nein) gebastelt.

Chi² Test. Aber wie vorstehend bereits angemerkt, eine Begründung
fehlt, warum Informationen fortgeworfen werden durch Umwandlung
einer ordinalen in eine binäre Skala.

Ich habe den besagten T-Test für unabhängige Stichproben ausgeführt

Der ist für dieses Skalenniveau unangebracht.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Frei]

Hi,

ich danke euch für die Tipps!!

Dann werde ich den Mann-Whitney U-Test für die Items des Typs Likert verwenden und diese erst mal ordinalskaliert belassen =). Begründung wäre gewesen, die Daten zwecks Übersichtlichkeit zu reduzieren.
Ich hatte mir noch überlegt, einen Index aus der Likert-Skala der Technologie-Items zu berechnen. Diesen Index würde ich dann gerne in verschiedenen Gruppen (z.B. Unternehmensgröße) vergleichen. Habe hierzu einfach mal die Summe der Werte aller 13 Items berechnen lassen.

Gibt es da eine Möglichkeit, die „Güte“ dieses Index zu ermitteln? Ich habe mal über die explorative Datenanalyse auf Normalverteilung geprüft, es passt aber nicht ganz (Sig. = 0,058 bzw. 0,065). Darf aber wahrscheinlich sowieso keinen parametrischen Test verwenden oder? Habe gehört, dass man bei solchen Indexberechnungen eine Ordinalskala annehmen darf. Dürfte ich hier auch den Mann-Whitney U-Test verwenden?

Beste Grüße!

[PonderStibbons]

Gibt es da eine Möglichkeit, die „Güte“ dieses Index zu ermitteln?

Du könntest interessehalber zumindest Cronbachs alpha
berechnen.

Ich habe mal über die explorative Datenanalyse auf Normalverteilung geprüft,

Das hat aber nichts mit der Güte eines Messinstruments bzw. einer
Skala zu tun.

Habe gehört, dass man bei solchen Indexberechnungen eine Ordinalskala annehmen darf.

Was heißt "darf"? Was man vorziehen würde, wäre Intervallskalenniveau.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Frei]

Top, besten Dank!

Habe die drei Skalen geprüft aus denen ich Indizes gebildet hatte.
Es haben sich Alpha-Werte von 0,981, 0,908 und 0,840 ergeben. Scheint also ganz gut zu sein.

Unter welchen Voraussetzungen dürfte ich denn eine Intervallskalierung annehmen?

Viele Grüße