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[katrin123]

Hallo ihr Lieben,

im Rahmen meiner Masterarbeit untersuche ich Unterschiedshypothesen. In untersuche insgesamt 5 abhängige Variable, die ich jeweils mit mehreren Items erhoben habe. Beispiel: Die unabhängige Variable "Aufmerksamkeit" wurde durch 4 Fragen bzw. Items erhoben.

Zur Überprüfung der Hypothesen, möchte ich einen Index über alle Aufmerksamkeitsmaße bilden und nur einen t-Test machen.
Ich möchte insgesamt 4 Maße in einem Index vereinen, wobei das erste Maß eine metrische Variable ist (Likert-Skala), und die anderen Maße nominale Variablen.

1. Frage: Können verschiedene Skalen überhaupt zusammengefasst WERDEN?
Ich habe hierzu gehört, ich müsste die Maße standardisieren (d.h. z.B wenn die nominalen V. einen Wertebereich von 0 und 1 haben, dann muss die Intervallv. ebenfalls in diesen Wertebereich gebracht WERDEN, z.B. durch 4 oder 5 je nach Antwortmöglichkeiten teilen) - Wie kann ich die Maße standardisieren? Ich verstehe die Vorgehensweise irgendwie nicht so ganz

2. Frage: Zur Bildung eines Index über alle Aufmerksamkeitsmaße bin ich wie folgt vorgegangen:

Transformieren, Variable berechnen, Numerischer Ausdruck:
aufmerk_g = MEAN(aufmerk_15b,entsch_aufmerk,passung_aufmerk,beob_aufmerk)

Ist diese Vorgehensweise richtig? (sofern die Maße natürlich standardisiert WÄREN.. sind sie ja leider noch nicht )

Ich benötige ganz dringend eure Hilfe, da der Abgabetermin naht und ich die Auswertung sonst nicht abschließen kann Vielen lieben Dank schon mal!

[PonderStibbons]

Ich möchte insgesamt 4 Maße in einem Index vereinen, wobei das erste Maß eine metrische Variable ist (Likert-Skala),

Meinst Du wirklich eine Likert-Skala (die besteht aus mehreren Items, und auf die bezieht
sich die Annahme, dass man sie als intervallskaliert behandeln kann), oder lediglich ein
einzelnes Item vom Likert-Typ (in der Regel ordinalskaliert)?

und die anderen Maße nominale Variablen.

Was heißt das konkret?

1. Frage: Können verschiedene Skalen überhaupt zusammengefasst WERDEN?

Du kannst sie evtl. alle auf dasselbe Skalenniveau bringen,
hier also auf kategoriales Niveau, und dann geeignet
zusammenfassen. Wenn Deine kategorialen Variablen
z.B. dichotom sind, kannst Du Dein Likert-Item
ebenfalls dichotomisieren und dann mit den anderen
zusammenfassen.

Transformieren, Variable berechnen, Numerischer Ausdruck:
aufmerk_g = MEAN(aufmerk_15b,entsch_aufmerk,passung_aufmerk,beob_aufmerk)

Schriebst Du nicht, die meisten Messungen seien kategorial?
Wieso dann Mittelwert?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[katrin123]

Vielen lieben Dank für die schnelle Rückmeldung PonderStibbons!

Also im Fall von meiner Variable "Aufmerksamkeit" handelt es sich um ein einzelnes Item vom Likert-Typ ("Die Verpackung erregt stark meine Aufmerksamkeit." 1 trifft voll zu bis 6 trifft gar nicht zu).
Die anderen drei Maße für Aufmerksamkeit haben nominales Skalenniveau:
- "Warum haben Sie sich genau für dieses Produkt entschieden?" Antwortmöglichkeiten: "das Produkt ist mir sofort ins Auge gesprungen" oder "weil es regional ist"
- "Warum passt das die Verpackung gut zu dem Produkt?" Antwortmöglichkeiten: "aufmerksamkeitserregend" oder "nicht aufmerksamkeitserregend"
- "Beobachtung": Möglichkeiten: "angeschaut" oder "nicht angeschaut"
--> d.h. es gibt immer nur zwei Antwortmöglichkeiten, die gleichwertig sind, also nominales Niveau haben.

Allerdings habe ich noch 4 weitere unabhängige Variablen, bei denen ich auch jeweils einen Index über alle Items bilden wollte und dort sind die meisten Items metrisch skaliert, also in Form einer Likert-Skala erhoben worden (Bspw. wurden 10 verschiedene Emotionen abgefragt: "Was löst das Angebot bei Ihnen aus?" Freude - 1 trifft voll zu bis 6 trifft gar nicht zu; Zufriedenheit - 1 bis 6; Genuss - 1 bis 6.. usw.)

Den Ansatz hatte ich auch schon im Kopf, allerdings wie kann ich sie alle auf kategoriales Niveau bringen? Das heißt wie dichotomisiere ich das Likert-Item? Kodiere ich hierfür neue Variablen oder wie ist das Vorgehen? Da habe ich leider gar keine Ahnung, wie ich überhaupt ansetzen soll

Und zum letzten Punkt: Genau in dem Fall sind die meisten Messungen kategorial (bei den anderen Variablen wurden überwiegend Likert-Skalen verwendet, aber zum Teil auch kategoriale Messungen), und ich habe den Mittelwert gebildet, weil es das einzige Verfahren war was ich bei der Literaturrecherche gefunden habe um einen index zu bilden Eine Dozentin (die nun leider nicht mehr erreichbar ist) schlug vor, einen Index über alle gemessenen Items für eine Variable zu bilden und dann einen abschließenden t-Test durchzuführen, um die hypothese als signifikant oder nicht signifikant bewerten zu können.

Das heißt, ich benötige nun ein Verfahren, um 1.) die Items auf ein gemeinsames Skalenniveau zu bringen, 2.) die Items zu einem Index zusammenzufassen und 3.) einen Signifikanztest für den Index durchzuführen, um die Hypothese bewerten zu können.

Vielen lieben Dank nochmal und viele Grüße! Katrin