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[Kiwines]

Hallo ihr Lieben,

ich habe ein kleines Problem bei der Auswertung meiner Studie.

Also ich habe eine Kundenzufriedenheitsanalyse durchgeführt und zusätzlich Indikatoren der Kundenbindung erhoben.
Nun will ich untersuchen, wie sich Gesamtzufriedenheit (UV) auf die drei Indikatoren (AVs) auswirkt.
Ich habe keine Normalverteilung (sehr rechtssteil), bei zwei AVs keine Varianzhomogenität und bei der UV ist in einer Gruppe die Summe der Fälle leider nur N=1.
Hat jemand eine Idee wie ich hier vorgehen könnte? MANOVA fällt damit ja definitv aus, auch für die ANOVA gibt es zu viele fehlende Voraussetzungen.
Wäre eine einfache regression noch vertretbar?

Ich wäre für Antworten und Ideen sehr dankbar.

Viele Grüße
Kiwines

[PonderStibbons]

Nun will ich untersuchen, wie sich Gesamtzufriedenheit (UV) auf die drei Indikatoren (AVs) auswirkt.
Ich habe keine Normalverteilung (sehr rechtssteil), bei zwei AVs keine Varianzhomogenität und bei der UV ist in einer Gruppe die Summe der Fälle leider nur N=1.

Gruppen, was für Gruppen? Zufriedenheitsgruppen? Sind die erforderlich, wie wurde Zufriedenheit
denn gemessen? Wie groß ist denn überhaupt die Stichprobe? Und wieso hast Du eine Gruppe mit n=1,
wozu dies?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Kiwines]

Hey,

danke für die Antowrt.
Stichprobe N=126
Zufriedenheit und Indikatoren wurden jeweils mit einer 5-stufigen Likert Skala gemessen.
ANOVA etc. testen ja im Prinzip auf Unterschiede zwischen Gruppen, in meinem Fall die Stufen der Zufriedenheit.
Da nur eine Testperson trifft teilweise zu angekreuzt hat, gibt´s auf dieser Stufe auch nur eine Testperson.
Damit haben die meisten Verfahren Probleme.
Kann ich diesen quasi Ausreißer einfach rauswerfen?
Ich hoffe damit ist meine Frage klarer?!

LG

[BDettmar]

Hi,
in diesem Falle würde ich einfache Korrleationen (r) berechnen:
r (Zufrtiedneheit mit AV1)
r (Zufrtiedneheit mit AV2)
r (Zufrtiedneheit mit AV3)
evtl. auch r(Zufriedenheit mit AV-Total (Summe AV1,2,3))

Die Likert-Skala wird normalerweise nicht zur Gruppierung benutzt.
Wenn du ganz korrekt sein willst, nimmst du die Rangkorrelationen (Spearmans rho) um die Ordinalskaliertheit deiner Daten zu berücksichtigen.

Gruss,
Burkhard

[PonderStibbons]

Eine 5stufige Skala als kategoriale Variable zu behandeln, eher abwegig.
Wenigstens die Stufe mit n=1 nimmst Du dann vernünftigerweise raus.
Da Du die Skala sowieso wie eine Intervallskala behandelst (3 so gemessene
Größen snd ja die AVs), dann nimm doch auch Zufriedenheit als kontinuierlichen
Prädiktor ("multivariate Regression").

Am robustesten wäre aber der o.a. Vorschlag, 3 Spearman-Korrelationen
zu rechnen. Alternativ 3 Pearson-Korrelationen, da könnte man die
Höhe der Koeffizienten auch paarweise per Test miteinander vergleichen.

Mit freundlichen Grüßen

P.