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[Sldr]

Hallo,

zwischen den verschiedenen Bewertungsdimensionen meiner Messungen (intervallskaliert, 7-Punkt-SemantischesDifferenzial) treten starke Unterschiede hinsichtlich Streuung und Variabilität bei den verschiedenen Faktorstufen meiner unabhängigen Variablen auf. Meine Frage ist, ob es eine Art Maß für die Streuung bzw. Variabilität des Mittelwerts einer Bewertungsdimension über alle Faktorstufen gibt, das sich auf den gesamten Messbereich bezieht (bspw. bei einem IQ-Abstand von 3 zu der gesamten Skalenbreite von 7 in einer Form ähnlich 3/7).

Es handelt sich nicht um eine Summenskala, daher frage ich mich, ob eine Itemanalyse sinnvoll ist (habe leider gewisse Verständnisprobleme diesbezüglich).

Danke für jeden Hinweis

[PonderStibbons]

zwischen den verschiedenen Bewertungsdimensionen meiner Messungen (intervallskaliert, 7-Punkt-SemantischesDifferenzial) treten starke Unterschiede hinsichtlich Streuung und Variabilität bei den verschiedenen Faktorstufen meiner unabhängigen Variablen auf.

Den Satz verstehe ich leider nicht. Es treten Unterschiede zwischen den Variablen auf? Bei ein- und denselben Variablen auf verschiedenen Faktorstufen?

Vielleicht beschreibst Du ersteinmal kurz die Studie (Thema, Fragestellungen, Erhebungsdesign Stichprobengröße, Variablen, vorgenommene Messungen).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Sldr]

Hallo,

mein Untersuchungsziel ist es, "subjektive Höreindrücke (Sem. Differenzial mit 7 Items und 7 Abstufungen) in Abhängigkeit der Auftrittshäufigkeit von Geräuschen" zu evaluieren. Das Versuchsdesign umfasst 2 unabhängige Variablen: (nominale) Auftrittshäufigkeit eines spezifischen Geräusches und Geräuschszenenkontext (Stadtsituation, Bürosituation...). Ich habe eine 2-faktorielle repeated-measures ANOVA durchgeführt und für einige Bewertungsdimensionen plausible (wenn auch etwas gering ausgeprägt in Bezug auf Effektstärken) Signifikanzen erhalten (exemplarischer Boxplot mit den Faktorstufen "hohe Auftrittshäufigkeit" und "niedrige Auftrittshäufigkeit": https://picload.org/view/dcloippg/haeufig.png.html).

Bei anderen Bewertungsdimensionen jedoch zeigen sich (trotz inhaltlicher Plausibilität) keine Variabilitäten über die Faktorstufen und es besteht zudem eine "relativ" große Streuung der Daten, was auf Unsicherheiten der Probanden hinweisen kann. Letztendlich suche ich eine Methode, die Reliabilität bzw. Urteilsübereinstimmungen der verschiedenen Bewertungsdimensionen zu bestimmen. Ist der "Intraklassenkorrelationskoeffizient" dafür der sinnvollste Ansatz?

Danke für Hinweise

[PonderStibbons]

Die Grafik legt nahe, dass Du Dir nicht über die "großen" Streuungen Gedanken machen musst -
die scheinen nicht auffallend groß, sondern hier der Normalfall zu sein (im Beispiel 5 von 8) -
sondern über die kleineren Streuungen, weil mehrfach Decken-Effekte vorzuliegen scheinen
(mindestens bei 2 von 8).

Letztendlich suche ich eine Methode, die Reliabilität bzw. Urteilsübereinstimmungen der verschiedenen Bewertungsdimensionen zu bestimmen.

Mir ist leider nicht klar, worauf Du hinauswillst. Die Urteilsübereinstimmung erkennst Du
an der Varianz.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[Sldr]

Danke für den Hinweis mit den Deckeneffekten. Wie könnte ich die beurteilerübereinstimmung bei dieser Bewertungsdimensionen mit der von anderen Bewertungsdimensionen (mit höherer Streuung und geringerer mittelwertvariabilität über den faktorstufen) quantitativ vergleichen?