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Hallo,

folgende Fragestellung: Wir haben in einem Fragebogen Persönlichkeitsmerkmale (Likertskala, Big V-Fragebogen) und politsches Interesse abgefragt. Nun würden wir gerne checken, ob die Leute mit Werten von 0-20 in einer Persönlichkeitsdimension dann signifikant anders beim politschen Interesse abschneiden als diejenigen, die Wertew von 20-40 erreichen (Die Skala ist auf 40 begrenzt). Praktisch haben wir also eine Grundgesamtheit, die sich in 2 Gruppen teilen müsste. Wir sind uns leider unsicher, welcher Test für einen Zusammenhang der richtige wäre. Ist dies ein abhängiger T-Test, weil Persönlichkietsmerkmal - pol. Interesse getestet wird? Oder ist eher eine Regressionsanalyse vorzunehmen?

Ich hoffe, ihr könnt uns helfen, vielen Dank und viele Grüße
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[PonderStibbons]

folgende Fragestellung: Wir haben in einem Fragebogen Persönlichkeitsmerkmale (Likertskala, Big V-Fragebogen) und politsches Interesse abgefragt. Nun würden wir gerne checken, ob die Leute mit Werten von 0-20 in einer Persönlichkeitsdimension dann signifikant anders beim politschen Interesse abschneiden als diejenigen, die Werte von 20-40 erreichen (Die Skala ist auf 40 begrenzt).

Warum eine Zweiteilung? Und wieso sollte jemand mit 20 Punkten mit jemandem in dieselbe Kategorie fallen, der 0 Punkte hat, aber gleichzeitig scharf getrennt sein von jemandem, der 21 Punkte hat?

Das Dichotomisieren von Intervalldaten hat so ziemlich den Stellenwert in der Statistik wie die Pest im Gesundheitswesen. Es vernichtet Informationen und kann zu falschen Schlüssen führen. http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/M ... Continuous
http://www.psychology.sunysb.edu/attach ... mizing.pdf

Warum nicht einfach eine Korrelation oder Regression mit den Originalwerten rechnen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

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Hallo,

vielen Dank für die Rückmeldung. Regression war unsere Alternativüberlegung, T-Test wirkte simpler von der Auführung, aber die von Ihnen genannten Nachteile sind nachvollziehbare Hürden. Würden Sie eine einfache ANOVA-Regressionsanalyse als geeignet erachten?

[PonderStibbons]

Ich weiß nicht, auf welchem Skalenniveau hier politische Interesse gemessen wurde.
Wenn Intervallskalenniveau, dann kommt eine lineare Regression in Frage. Wobei
man - je nach Population bzw. gezogener Stichprobe - normalerweise konfundierte
Faktoren einbeziehen würde (fiktives Beispiel: früher wurden die Leute anders
als Kinder behandelt und erzogen als in späterer Zeit, daher haben in einigen
Dimensionen die Älteren andere Werte als die Jüngeren, zugleich ist das politsche
Interesse je nach Alter unterschiedlich, sodass eine Scheinkorrelation Skala/Interesse
durch die Drittariable "Alter" verursacht werden könnte; man sollte in so einem
Fall "Alter" in die Analyse einbeziehen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

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Das politische Interesse wurde in diesem Fall mittels Ordinalskala (Ich bin sehr interessiert - eher interessiert - eher nicht interessiert - gar nicht interessiert)! Allerdings erscheint mir eher eine Regressionsanalyse der einzelnen Persönlichkeitsmerkmale zum politischen Interesse ratsamer, um einzeln und nicht mit allen Variablen in einem Modell Zusammenhänge zu identifizieren. Bzw. Gesamtheitliche Einflüsse der PM's auf politisches Interesse könnten dann zusätzlich noch per Regression überprüft werden.

[PonderStibbons]

Das politische Interesse wurde in diesem Fall mittels Ordinalskala (Ich bin sehr interessiert - eher interessiert - eher nicht interessiert - gar nicht interessiert)!

Ok, das ist ordinalskaliert, dann verwendest Du vorzugsweise eine ordinale logistische Regression.

Allerdings erscheint mir eher eine Regressionsanalyse der einzelnen Persönlichkeitsmerkmale zum politischen Interesse ratsamer, um einzeln und nicht mit allen Variablen in einem Modell Zusammenhänge zu identifizieren.

Es ging mir nicht um die übrigen Skalen (die müsste laut Big-5-Konzept
unkorreliert miteinander sein?), sondern um konfundierende Variablen,
die Scheinzusammenhänge verursachen könnten. Typische Variablen sind
Alter, Geschlecht, Bildungsstand, Einkommen...

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons