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[Xilef]

Hallo zusammen!

Ich bin, wie viele andere, derzeit an meiner Abschlussarbeit. Habe mich jedoch nicht genug mit Statistik beschäftigt und sitze nun vor ner Menge Fragen, die immer nur größer werden, umso mehr ich mich einlese, deshalb dachte ich mir ich frage mal die Experten...

Meine Studie hat N = 650 Teilnehmer. Hier wurden Meinungen/Einstellungen auf einer Skala von 1 ("sehr gut") bis 6 ("überhaupt nicht gut") erfasst. Ich möchte in 6 Hypothesen jeweils Einwirkungen versch. Unabhängiger Variablen auf meine Abhängige Variable testen und im Idealfall nicht nur den Zusammenhang darstellen, sondern ihn auch kausal darstellen (wobei ich mir nicht sicher bin, ob das möglich ist). Meine abhängige Variable ist die "Toleranz ggü. Homosexuellen", die auf der 1 - 6 Skala erhoben wurde.

In Hypothese 1 - 3 teste ich Persönlichkeitsmerkmale als Unabhängige Variablen; Migrationshintergrund (ja / nein), Schichtzugehörigkeit (unter, untere mittel, mittel, obere mittel, ober) und Schulabschluss (kein, haupt, real, abi).

In Hypothese 4 - 6 teste ich Einstellungen als Unabhängige Variablen; diese wurden auf der o.g. Skala erfasst. Polit. Interesse, Polit. Aktivität, Ob eine starke Führungspersönlichkeit wichtig ist (hat einen theoretischen Hintergrund, den ich jetzt nicht ausführe...).

Welches Verfahren scheint angemessen? Ist es überhaupt möglich, alles so durchzuführen, wie ich das möchte? Mich verwirrt vor allem der Unterschied in den Skalenniveaus...

Vielen Dank für die Hilfe!

[PonderStibbons]

Welches Verfahren scheint angemessen? Ist es überhaupt möglich, alles so durchzuführen, wie ich das möchte?

Das ist nun wirklich schwer zu beurteilen, weil nicht deutlich wird, was Du genau testen möchtest bzw, wie die Hypothesen genau lauten. Beispielsweise ist nicht klar, ob immer 1 Variable hinsichtlich ihres Zusammenhangs mit Toleranz getestet werden soll oder mehrere simultan. Oder ob einige Variablen nicht von theoretischem Interesse sind sondern lediglich als Kontrollvariablen dienen, um Schein-Zusammenhänge zu vermeiden.

Mich verwirrt vor allem der Unterschied in den Skalenniveaus...

Das ist für sich genommen kein Problem, da kann man schauen, welche Verfahren dazu passen. Aber wenn Du ein halbes Dutzend Hypothesen, viele Variablen und 650 Probanden einerseits hast, andererseits Deine abhängige Variable aus nicht mehr bestehen sollte als einem einzelnen, grob gestuften (ordinalen) Item, dann könnte dieser schlechte Messwert womöglich Schwierigkeiten ergeben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Xilef]

Das ist nun wirklich schwer zu beurteilen, weil nicht deutlich wird, was Du genau testen möchtest bzw, wie die Hypothesen genau lauten. Beispielsweise ist nicht klar, ob immer 1 Variable hinsichtlich ihres Zusammenhangs mit Toleranz getestet werden soll oder mehrere simultan. Oder ob einige Variablen nicht von theoretischem Interesse sind sondern lediglich als Kontrollvariablen dienen, um Schein-Zusammenhänge zu vermeiden.

Meine Hypothesen erstrecken sich nach dem folgenden Muster; "Menschen mit Migrationshintergrund neigen eher zu Intoleranz als Menschen ohne"; "Je höher die Schicht, desto höher die Toleranz"; "Je höher der Schulabschluss, desto höher die Toleranz"; "Je höher das polit. Interesse, desto höher die Toleranz"; etc... Wobei ich dann nicht sicher bin, ob man einfach eine lineare Regression für alle einzeln darstellen könnte oder ob man einfache Korrelationen berechnet, da diese einzelnen Werte wirklich nicht sehr aussagekräftig im Gesamtspektrum der Fragestellung sind? Der Vorschlag meines Betreuers war "es nicht so eng zu nehmen" und sich auf einfach Korrelationen in all diesen Hypothesen zu beziehen (wobei er auf chi²/Cramers V/ r verwies) und am Ende eine "Gesamtschau" in Form von Regression darzustellen.

[PonderStibbons]

Toleranz ist ordinal gemessen. Deren Zusammenhang mit ordinalen oder intervallskalierten Vatriablen kannst Du durch den Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten rho analysieren, den Zusammenhang mit binären Variablen durch den Mann-Whitney U-Test, den Zusammenhang mit kategorialen Items, die mehr als 2 Ausprägungen aufweisen, durch den Kruskal-Wallis H-Test.

Was dem Betreuer als Regressionsanalyse vorschwebt, müsstest Du mit ihm besprechen. An sich wäre eine ordinale logistische Regression angebracht, aber vielleicht intressieren ihn Methodenfragen nicht so ("es nicht so eng zu nehmen"), dann meint er vielleicht lineare Rgeression. Kann ich nicht beurteilen.

mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Xilef]

Toleranz ist ordinal gemessen. Deren Zusammenhang mit ordinalen oder intervallskalierten Vatriablen kannst Du durch den Spearman-Rangkorrelationskoeffizienten rho analysieren, den Zusammenhang mit binären Variablen durch den Mann-Whitney U-Test, den Zusammenhang mit kategorialen Items, die mehr als 2 Ausprägungen aufweisen, durch den Kruskal-Wallis H-Test.

Vielen Dank. Ich denke, eine allgemeine Prüfung auf Korrelation scheint mir am angebrachtesten, da sich für mich logischerweise eine solche Ableitung auf Toleranz nicht in einer solchen Form sinnvoll darstellen lässt....Leider haben wir weder den U noch H-Test in unserem spärlichen Seminar zur Forschungsmethodik behandelt, deswegen vermute ich mal, mir wurde deshalb gesagt ich solle auf elementare Dinge zurückgreifen. Wäre es sinnvoll, in diesem Fall, auf die anderen Korrelationskoeffizienten zurückzugreifen?

Was dem Betreuer als Regressionsanalyse vorschwebt, müsstest Du mit ihm besprechen. An sich wäre eine ordinale logistische Regression angebracht, aber vielleicht intressieren ihn Methodenfragen nicht so ("es nicht so eng zu nehmen"), dann meint er vielleicht lineare Rgeression. Kann ich nicht beurteilen.

Ja, explizit lineare Regression, da wir auch nur diese behandelt hatten.

[PonderStibbons]

Anscheinend hast Du ohnedies nur 1 kategoriale Variable (Migrationshintergrund ja/nein), und die hat 2 Ausprägungen, weswegen der H-Test schonmal nicht benötigt wird. Vermutlich ist Dein Betreuer einverstanden, wenn Du auch bei "Migrationshintergrund" Spearman verwendest.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Xilef]

Anscheinend hast Du ohnedies nur 1 kategoriale Variable (Migrationshintergrund ja/nein), und die hat 2 Ausprägungen, weswegen der H-Test schonmal nicht benötigt wird. Vermutlich ist Dein Betreuer einverstanden, wenn Du auch bei "Migrationshintergrund" Spearman verwendest.

Vielen Dank für die Antworten. Ich werde dann diese durchführen und am Ende noch zu einer Gesamtschau eine multiple lineare Regression "versuchen".