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[m882]

Hallo,
Im Rahmen einer Untersuchung zwischen zwei unabhängigen Stichproben sollen mögliche Gruppenunterschiede im Bezug auf die Zufriedenheit hinsichtlich verschiedener Leistungsparameter untersucht werden.
Die Stichprobe umfasst N=49 Teilnehmer (Gruppe 1: 23 Teilnehmer - Gruppe 2: 26 Teilnehmer) und weist ordinales Skalenniveau auf.

Die einzelnen Leistungsparameter (z.B. Service, Produkte, Werbung, Vertrieb) bestehen aus jeweils fünf Leistungskriterien (z.B. beim Parameter Service: Erreichbarkeit, Kompetenz der Mitarbeiter, Freundlichkeit der Mitarbeiter, Beschwerdemanagement, Termineinhaltung).

Den Umfrageteilnehmern steht zur Beantwortung eine geschlossene sechstufige Likertskala mit den Ausprägungen sehr zufrieden - zufrieden - eher zufrieden - eher unzufrieden - unzufrieden - sehr unzufrieden zur Verfügung.

Im ersten Schritt wurden die Werte der Leistungskriterien umcodiert:
100 - sehr zufrieden
80 - zufrieden
60 - eher zufrieden
40 - eher unzufrieden
20 - unzufrieden
0 - sehr unzufrieden

Dann wurden die Leistungskriterien durch Bildung des Mittelwerts unter dem jeweiligen Leistungsparameter zusammengefasst.

Anschließend habe ich mittels SPSS die Daten auf deren Normalverteilung geprüft. Dabei stellen die Leistungsparameter Service, Produkt, Werbung und Vertrieb die abhängigen Variablen bei der explorativen Datenanalyse dar. Die Dauer der Partnerschaft stellt die Gruppierungsvariable im Feld "Faktorenliste" dar.

Aufgrund der Tatsache, dass mit Ausnahme von zwei Fällen die Daten keine Normalverteilung aufweisen würde ich in diesem Fall den U-Test nach Whitney zur Untersuchung auf Gruppenunterschiede anwenden (siehe Bild).

Wie sind die zwei Normalverteilten Fälle zu betrachten? Kann/Muss ich trotz unterschiedlicher Verteilungsverhältnisse einen U-Test durchführen um mögliche Gruppenunterschiede zu bestimmen, oder ist ein anderer Test vorzuziehen bzw. müssen je nach Verteilung sogar zwei verschiedene Tests angewendet werden?

Über Hinweise und Tipps würde ich mich sehr freuen.

[PonderStibbons]

Den Umfrageteilnehmern steht zur Beantwortung eine geschlossene sechstufige Likertskala mit den Ausprägungen sehr zufrieden - zufrieden - eher zufrieden - eher unzufrieden - unzufrieden - sehr unzufrieden zur Verfügung.

Anscheinend verwechselst Du einzelne Items, die ein Likert-Antwortformat aufweisen, mit Likert-Skalen (die aus mehreren solcher Items bestehen)? nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Im ersten Schritt wurden die Werte der Leistungskriterien umcodiert:
100 - sehr zufrieden
80 - zufrieden
60 - eher zufrieden
40 - eher unzufrieden
20 - unzufrieden
0 - sehr unzufrieden

Welchen Sinn soll das ergeben? Das bringt doch Null Zugewinn gegenüber einer Summierung (bzw. Mittelwertbildung) der Ausgangswerte.

Aufgrund der Tatsache, dass mit Ausnahme von zwei Fällen die Daten keine Normalverteilung aufweisen würde ich in diesem Fall den U-Test nach Whitney zur Untersuchung auf Gruppenunterschiede anwenden (siehe Bild).

Wer hat Dir den Bären aufgebunden, es wäre die eine normalverteilte abhängige Variable erforderlich? Allenfalls, unter Umständen, ist die Verteilung der abhängigen Variable innerhalb der einzelnen Gruppen von Interesse; aber auch das ist nur bei sehr kleinen Stichproben (n < 30) von Belang. Deine ist größer.

mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[m882]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für deine Hinweise.

Welchen Sinn soll das ergeben? Das bringt doch Null Zugewinn gegenüber einer Summierung (bzw. Mittelwertbildung) der Ausgangswerte.

Die Daten wurden aus Gründen der Anschaulichkeit und Deutung umcodiert, um sie auf einer Ampelskala zuordnen zu können.

Wer hat Dir den Bären aufgebunden, es wäre die eine normalverteilte abhängige Variable erforderlich? Allenfalls, unter Umständen, ist die Verteilung der abhängigen Variable innerhalb der einzelnen Gruppen von Interesse; aber auch das ist nur bei sehr kleinen Stichproben (n < 30) von Belang. Deine ist größer.

Hier kann ich dir nicht ganz folgen. Verstehe ich dich richtig, dass es überflüssig bzw. falsch ist die Normalverteilung der Gesamtparameter zu überprüfen und ich stattdessen die einzelnen Leistungskriterien eines Gesamtparameters untersuchen sollte? Sollte dies der Fall sein, so weisen die einzelnen abhängigen Variablen der einzelnen Leistungsparameter keine Normalverteilung auf.

Bitte korrigiere mich falls ich falsch liege, aber damit müssten doch alle "Gegebenheiten" vorhanden sein, sodass der U-Test das richtige Testverfahren zur Überprüfung auf Gruppenunterschiede ist, oder?

Eine weitere Frage kommt mir hierbei in den Kopf: Kann ich in der Folge dennoch mit den vier Leistungsparametern, die ich durch die Mittelwerte der einzelnen Leistungskriterien gebildet habe, den U-Test durchführen?

Über weitere Hinweise würde ich mich sehr freuen.

Liebe Grüße
m882

[PonderStibbons]

Die Daten wurden aus Gründen der Anschaulichkeit und Deutung umcodiert, um sie auf einer Ampelskala zuordnen zu können.

Das entfernt sich von der Ausgangsskala und ist im Effekt verfälschend und irreführend. Leuchtet mir nicht ein. Aber egal.

Hier kann ich dir nicht ganz folgen. Verstehe ich dich richtig, dass es überflüssig bzw. falsch ist die Normalverteilung der Gesamtparameter zu überprüfen und ich stattdessen die einzelnen Leistungskriterien eines Gesamtparameters untersuchen sollte?

Ich schrieb von Gruppen. Für den t-Test wird nicht die abhängige Variable insgesamt betrachtet, sondern die Verteilung der abhängigen Variable in den einzelnen Gruppen.

Wie ich jetzt aber sehe, wurde das von vornherein korrekt, also gruppenweise betrachtet.

Allerdings ist wie gesagt bei n(Gesamt) > 30 nicht erforderlich, dass die Daten innerhalb der Gruppen aus normalverteilten Grundgesamtheiten stammen, da der t-Test bei dieser Stichprobengröße robust ist gegen nicht-normale Verteilungen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons