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[Miekn]

Hallo,

ich hab ein Problem:

Ich habe 3 Variablen: T1 (Ich fühle mich beim Thema Digitalisierung sehr unsicher) -> Antwort von 1 bis 7 per Multi-Item Likert Skala
Alter
Geschlecht

Dabei wird untersucht, wie sich das Alter bzw. das Geschlecht auf T1 auswirkt.

Mit welchem Test und vorallem wie kann ich nun die Inferenz hierzu untersuchen? Ich weiß langsam echt nicht mehr weiter....

Vielen Dank für eure Hilfe

LG Matze

[PonderStibbons]

Kommt auf die Stichprobengröße an. Kommt auch drauf an, ob jede Variable einzeln oder beide simultan betrachtet werden sollen.

Antwort von 1 bis 7 per Multi-Item Likert Skala

Das bedeutet, die Variable wird durch Summieren der Scores der einzelnen Items der Likert-Skala gebildet?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Miekn]

Hi,

also es handelt sich um eine Stichprobengrößte von 700. Ich wüsste nicht mal genau was ich hier Testen müsste, um irgendetwas über eine Inferenz aussagen zu können. Bin eine totale Niete... hab schon versucht mit Youtube videos weiter zu kommen, aber so wirklich klick gemacht hat es noch nicht.


Die Variable besteht aus 700 Daten in denen jeweils ein Wert von 1-7 angegeben wurde.

Liebe Grüße

Matze

[PonderStibbons]

Ich wüsste nicht mal genau was ich hier Testen müsste

Je nun, es geht erstmal nicht ums Testen, sondern um eine klare Studienbeschreibung, die für Außenstehende nachvollziehbar ist.

Was ist der Hintergrund der Sache, warum und wozu und für wen wird die Studie durchgeführt?
Wie wurden die Daten konkret erhoben?
Ist es korrekt anzunehmen, dass die Daten von 700 verschiedenen Personen stammen?
Ist es korrekt anzunehmen, dass es nur um die Auswertung der Antworten auf die 1 zitierte Frage geht, die auf einer 7er-Skala beantwortet wurde?
Wie lautet die genaue konkrete Fragestellung? Ist von Interesse der Zusammenhang von Gechlecht mit Antwortverhalten und von Alter mit Antwortverhalten, oder ist von Interesse, welchen Zusammenhang Alter+Geschlecht gemeinsam mit dem Antwortverhalten aufweisen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Miekn]

Also:

Die Studie wurde in Rahmen einer Sommerumfrage an einer Universität durchgeführt. Hierfür gab es einen Fragebogen, der von 700 unterschiedlichen Personen ausgefüllt wurde.
Forschungsthema lautet: Wie wirken sich soziodemografische Faktoren auf die Technikaffinität der Anwendenden aus?

Ziel der Studie ist es zu erkennen, ob eine Korrelation zwischen dem Alter, dem Geschlecht und der Technikaffinität vorliegt.
Nullhypothese ist : Es gibt keinen Zusammenhang zwischen dem Alter, sowie dem Geschlecht einer Person und der Technikaffinität
Alternativhypothese 1 ist : Es gibt eine Korrelation zwischen dem Alter einer Person und der Technikaffinität.
Alternativhypothese 2 ist : Es gibt eine Korrelation zwischen dem Geschlecht einer Person und der Technikaffinität

Kann man hier vielleicht die Inferenz über einen cor.test abbilden?

Liebe Grüße

Matze

[PonderStibbons]

Geht man davon aus, dass eine 7rerskala nur ordinalskaliert ist und nicht Intervallskallniveau aufweist:
Zusammenhang Alter/Itemscore mit Spearman-Rangkorrelation, Zusammenhang Geschlecht/Itemscore
mit Mann-Whitney U-Test. Deskriptivstatistik dann übrigens mit Median anstelle von Mittelwert.

Lässt man 5e gerade sein und betrachtet den Itemscore als intervallskaliert, dann Pearson-Korrelation für
Alter/Itemscore und t-Test für Geschlecht/Itemscore.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[bele]

Man fragt sich, wieso man bei der Antwort auf ein Item von einer "Multi-Item Skala" spricht, aber die tatsächliche Studie ist ja ausreichend beschrieben.

Ich konstruier jetzt mal folgende Situation: die Männer an der Uni mussten vor dem Studium alle ein Jahr zur Bundeswehr und sind deshalb im Schnitt 1 Jahr älter als die Frauen. Ich setze weiter, dass Männer stärker technikaffin sind als Frauen.

In dieser Situation wäre Alter mit Technikaffinität korrelliert, obwohl das Alter vielleicht gar keine Rolle spielt. Mit cor.test fällst Du in diese Falle hinein. Besser wäre daher eine multivariate Lösung, beispielsweise mittels ordinaler logistischer Regression. Die findest Du in R beispielsweise im Paket "MASS" in der Funktion polr.

Pseudocode:

Code: Alles auswählen

library(MASS)
m <- polr(T1 ~ Alter + Geschlecht, data=NameDesDataframes)
summary(m)

Wenn das eine Hausaufgabe ist und das Vorgehen völlig unbekannt, dann ist cor.test wahrscheinlich richtig. Wenn das die Auswertung eines Datensatzes ist, für die sich jemand die Mühe gemacht hat, 700 Datensätze zu sammeln, dann wär ees respektlos diesen fleißigen Helfern gegenüber, auf eine anständige multivariate Auswertung zu verzichten.

JMTC,
Bernhard