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[Dankeck]

Liebe Forenmitglieder,

ich habe ein Problem und hoffe, dass ihr mir dabei helft! Über die Suchfunktion habe ich leider nichts gefunden, was vermutlich daran liegt, dass ich nicht so recht weiß, wonach ich suchen soll.

Es geht um folgendes:

Im Rahmen meiner Bachelorarbeit untersuche ich die Psychische Arbeitsbelastung von Pflegekräften in einem Krankenhaus. Ich habe 22 Items zur Quantisierung der Belastung + soziodemographische Variablen erhoben (n=76) und die Höhe der Belastung berechnet. Auch mit der Aufschlüsselung der gemessenen Belastung auf die soziodemographische Variablen gab es keine Probleme (alles mit SPSS). Das sieht dann in etwa so aus:



Lange Rede, kurzer Sinn:
1. Welches Verfahren muss ich für für den Signifikanztest anwenden.
2. Welchen Einfluss hat das jeweilige Datenniveau? Einerseits habe ich das Geschlecht als dichotomes Merkmal aber auch intervallskalierte Merkmale (Alterskohorten, Betriebszugehörigkeit…) aber auch die Verschiedenen Arbeitsbereiche und Hauptdiagnosen (auch Nominalskala?). Brauche ich da jeweils andere Verfahren?


Leider bietet meine Hochschule keine einschlägigen Seminare an, noch ist eine inhaltliche Betreuung durch einen Dozenten möglich. Daher hoffe ich, dass diese Fragen für euch nicht all zu dumm sind und ihr mir helft!

Grüße
Daniel

P.S.
ich bin mir nicht sicher, ob ich im richtigen Forenbereich bin --> wenn nicht, bitte verschieben!

[PonderStibbons]

1. Welches Verfahren muss ich für für den Signifikanztest anwenden.

Was willst Du denn testen, wie lauten die entsprechenden Forschungsfragen? Jeweils, ob 1 anderes Merkmal mit Belastung assoziiert ist? In dem gegebenen Beispiel mit "Geschlecht" wäre ein Mittelwertvergleich mittels t-Test denkbar.

2. Welchen Einfluss hat das jeweilige Datenniveau? Einerseits habe ich das Geschlecht als dichotomes Merkmal aber auch intervallskalierte Merkmale (Alterskohorten, Betriebszugehörigkeit…) aber auch die Verschiedenen Arbeitsbereiche und Hauptdiagnosen (auch Nominalskala?). Brauche ich da jeweils andere Verfahren?

Alterskohorten sind ordinal. Der Zusammenhang ordinaler Variablen mit Belastung lässt sich mit dem Rangkorrelationskoeffizienten von Spearman darstellen. Für den Zusammenhang intervallskalierter Merkmale wie eventuell "Dauer der Betriebszugehörigkeit in Jahren" mit Belastung entweder Pearson-Korrelation oder auch wieder Spearman.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Dankeck]

Hllo PonderStibbons,

ich möchte herausfinden, ob es einen statistischen Zusammenhang zwischen der gemessenen Arbeitsbelastung und den soziodemographischen Variablen (Geschlecht/Alter/Bertiebszugehörigkeit/Stellenumfang/Arbeitsbereich/Diagnosegruppen) gibt.
Gibt es also einen (hoch) signifikanten Zusammenhang zwischen Arbeitsbelastung und Geschlecht (Alter, usw.)?
Wie in meinem angehängten Bild dargestellt ist, ergibt meine Datenlage, dass die Gesamtbelastung be ca. 26% liegt, Männer bei 32%, Frauen bei 15%. Bei anderen Variablen ist das ergebnis aber nicht so offensichtlich.

Alterskohorten sind ordinal. Der Zusammenhang ordinaler Variablen mit Belastung lässt sich mit dem Rangkorrelationskoeffizienten von Spearman darstellen. Für den Zusammenhang intervallskalierter Merkmale wie eventuell "Dauer der Betriebszugehörigkeit in Jahren" mit Belastung entweder Pearson-Korrelation oder auch wieder Spearman.

Das hilft mir auf jeden fall schon mal weiter! Vielen Dank!

Daniel

P.S.
Gibt es eigentlich eine SPSS-Version für Hex?

[PonderStibbons]

ich möchte herausfinden, ob es einen statistischen Zusammenhang zwischen der gemessenen Arbeitsbelastung und den soziodemographischen Variablen (Geschlecht/Alter/Bertiebszugehörigkeit/Stellenumfang/Arbeitsbereich/Diagnosegruppen) gibt.

Meine Frage war außerdem, ob es jeweils 1 Merkmal ist, dessen Zusammenhang mit Belastung analysiert werden soll.
Es gibt auch Verfahren, die mehrere Merkmale gleichzeitig berücksichtigen. Manchmal gibt es ja auch Scheinkorrelationen
(wenn z.B. die Männer deutlich Älter sind als die Frauen, können Geschlechtseffekte auch in Wahrheit Alterseffekte sein,
oder vice versa). Aber vermutlich bleibt es erstmal beim Einfachen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Dankeck]

Meine Frage war außerdem, ob es jeweils 1 Merkmal ist, dessen Zusammenhang mit Belastung analysiert werden soll.
Es gibt auch Verfahren, die mehrere Merkmale gleichzeitig berücksichtigen. Manchmal gibt es ja auch Scheinkorrelationen
(wenn z.B. die Männer deutlich Älter sind als die Frauen, können Geschlechtseffekte auch in Wahrheit Alterseffekte sein,
oder vice versa).

Dass es Scheinkorrelationen geben kann, habe ich auf dem Schirm! Ich habe die Datenauswertung damit begonnen, die Stichprobe recht umfangreich darzustelen - z.B. anhand diverser Kreuztabellen. Alterseffekte konnte ich auf diesem Wege nicht feststellen aber ein gewisser Einfluss des unterschiedlichen Stellenumfangs ist wohl gegeben (67% der Frauen = Vollzeit / 76% der Männer). Mein Plan war es, diese Faktoren in die Interpretation der Ergebnisse einfließen zu lassen. Auf die Idee, das man solche Einflüsse ja auch statistisch darstellen kann, kam ich gar nicht. (Obwohl es eigentlich logisch ist.)

Aber vermutlich bleibt es erstmal beim Einfachen.

Das ist der aktuelle Plan. Es reizt es mich schon alles aus den Daten rauszuholen, was drin steckt. Wenn ich mich aber am Ende verzettel, habe ich auch nichts davon. Nach meiner Einschätzung rangiere ich ohnehin gerade ein oder zwei Level über dem, was die Prüfer erwarten. Sollte ich am Ende noch genug Zeit haben, denke ich noch mal drüber nach.

[Dankeck]

Ist die folgende Darstellung so korrekt?

Geschlecht................................Nominal (dichotom)..................Unabhängiger T-Test
Alter (gruppiert).........................Ordinalskala...........................Rangkorrelationskoeffizienten von Spearma
Betriebszugehörigkeit (grupp.).....Ordinalskala...........................Rangkorrelationskoeffizienten von Spearma
Arbeitsbereich...........................Nominal (dichotom)................. Unabhängiger T-Test
Hauptdiagnosen........................ Nominal (dichotom)..................Unabhängiger T-Test
Stellenumfang (grupp).................Ordinalskala...........................Rangkorrelationskoeffizienten von Spearma

Gruppiert meint jeweils, dass z.B. Altersgruppen erhoben wurden (bsp. 25-34 Jahre). Es gibt zwar eine natürliche Reihenfolge aber keine gleichbleibenden Abstände.


Grüße
Daniel

[Dankeck]

1. Welches Verfahren muss ich für für den Signifikanztest anwenden.

Was willst Du denn testen, wie lauten die entsprechenden Forschungsfragen? Jeweils, ob 1 anderes Merkmal mit Belastung assoziiert ist? In dem gegebenen Beispiel mit "Geschlecht" wäre ein Mittelwertvergleich mittels t-Test denkbar.

Ich bin jetzt noch etwas weiter in dei Materie vorgedrungen und muss jetzt noch mal nachfragen: Wieso der t-Test? So wie ich es gelesen habe, braucht der mindestens Intervalskalenniveau, das Geschlecht ist aber doch lediglich Nominalskalenniveau. Wo ist mein Denkfehler?

Grüße
Daniel

[PonderStibbons]

Wen Belastung intervallskaliert ist, dann kommt der t-Test für den Vergleich der Belastung zwischen den Geschlechtern in Frage.