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[Rumpelstilzchen]

Hallo liebe Leute,

ich erhebe demnächst via Fragebogen die Konstrukte Selbstaufmerksamkeit, Empathie und Need for Cognition, alle mit Likert-Skalen in unterschiedlicher Abstufung.

Ich möchte die Stichprobe splitten in ihrer Ausprägung in der Selbstaufmerksamkeitsskala, in drei Gruppen: niedrig, mittel hoch. Meine Frage dazu ist: Mache ich da einfach einen Mediansplit der Probandenangaben und gehe dann eine SD drüber und drunter - sprich die mittlere Gruppe wäre dann von -1SD bis +1SD?

Dann möchte ich herausfinden, ob sich die Gruppen und auch wie stark sich die Gruppen hinsichtlich ihrer Ausprägung in Empathie und Need for Cognition unterscheiden.
Bisher war mein Gedanke, eine ANOVA anzuwenden - allerdings bekomme ich da ja nur heraus, ob sich die Gruppen überhaupt unterscheiden.

Deswegen meine dringenste Frage: Wie kann ich den Zusammenhang der einzelnen Gruppen mit Empathie und Need for Cognition untersuchen? Berechne ich eine Korrelation mit dem Mittelwert der Gruppe und dem Mittelwert von Empathie und NFC? Und welches Skalenniveau haben dann die Gruppen niedrig, mittel und hohe Selbstaufmerksamkeit?

Ich hoffe, ich konnte mich verständlich ausdrücken und jemand mag mir weiterhelfen

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Ich möchte die Stichprobe splitten in ihrer Ausprägung in der Selbstaufmerksamkeitsskala, in drei Gruppen: niedrig, mittel hoch.

Warum und wozu? Warum nicht die Variable verwenden, so wie sie ist?

Meine Frage dazu ist: Mache ich da einfach einen Mediansplit der Probandenangaben und gehe dann eine SD drüber und drunter - sprich die mittlere Gruppe wäre dann von -1SD bis +1SD?

Das hängt vor allem von der Antwort auf die oben gestellte Frage ab.

Es gibt ein Dutzend Möglichkeiten, sowas durchzuführen, dabei wahlweise mit Bezug auf
die Stichprobenverteilung, mit Bezug auf Populations-Referenzwerte (Normwerte),
oder mit Bezug auf sachlogische Überlegungen (welche Ausprägungen man inhaltlich
als klein / mittel / groß ansehen könnte). Die beste Lösung ist in der Regel, es sein
zu lassen, Kategorisierung verschenkt statistische Informationen. Den wenigsten
Sinn ergeben Aufteilungen anhand von Stichprobenkennwerten, weil die Ergebnisse
dann nicht übertragbar sind (was in der einen Stichprobe "mittel" ist, kann in der
nächsten "niedrig" sein).

Dann möchte ich herausfinden, ob sich die Gruppen und auch wie stark sich die Gruppen hinsichtlich ihrer Ausprägung in Empathie und Need for Cognition unterscheiden.

Dann verwende die Werte so wie sie sind und mach mit ihnen eine lineare Regression.

Wieviel Sinn ergibt es, dass 2 benachbarte Werte in unterschiedliche Kategorien gesetzt
werden können, zugleich 2 weit auseinanderliegende Werte in dieselbe Kategorie eingestuft werden.

Und welches Skalenniveau haben dann die Gruppen niedrig, mittel und hohe Selbstaufmerksamkeit?

Das ist das, was ich meinte: Du würdest ohne Not arbiträr eine intervallskalierte Variable in
3 Gruppen aufspalten und müsstest Dich dann fragen, was da denn eigentlich produziert wurde.

Solche Einteilungen kannst Du zu Illustrationszwecken vielleicht ergänzend vornehmen, aber
für die eigentliche Datenanalyse erscheint das in der Regel überflüssig bis irreführend.

Just my 2pence

PonderStibbons

[Rumpelstilzchen]

Vielen Dank schon mal

Ich nehme keinen linearen Zusammenhang an, sondern bisher bezogen auf Empathie einen positiven Zusammenhang der mittleren Ausprägung von Selbstaufmerksamkeit mit Empathie, einen geringeren positiven zwischen der hohen Ausprägung und Empathie und zwischen der niedrigen Ausprägung und Empathie möglicherweise sogar einen negativen Zusammenhang. Deshalb eine Einteilung in Gruppen.

[PonderStibbons]

Das wäre in einer Regression ein quadratischer Zusammenhang y = b0 + b1*x + b2*x2 + e.

Eine Gruppenbildung kann ich mir vor dem Hintergrund der Fragestellung schlecht vorstellen.
Stichprobenkennwerte scheinen dafür untauglich zu sein. Was in Deiner Stichprobe mittel ist,
könnte in der Population hoch oder niedrig sein. Wenn Deine Stichprobe aus vergleichsweise
sehr "selbstaufmerksamen" Probanden besteht, kann es zu der Situation kommen, dass objektiv
mittelgradig selbstaufmerksame Probanden aufgrund der Drittelung als "wenig selbstaufmerksam"
etikettiert werden.

Vielleicht kann man die Skalenausprägungen direkt heranziehen (bei Likert-Antwortformat der
Items sowas wie "1 bis 2,5 = niedrig, 2,6 -4,5= mittel, 4,6-6 = hoch", je nach Beschriftung der
Ausprägungen bei der Antwortskala) oder Populations- Kennwerte aus dem Manual bzw. anderen
Veröffentlichungen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons