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[Secretum8]

Hallo Community,

Ich muss Daten von einem Fragebogen analysieren und wollte fragen ob ihr vielleicht ein paar Tipps habt. 180 Teilnehmer wurden gefragt 14 einzelne Faktoren mithilfe einer Likert Skala von "nicht wichtig" (1) bis "sehr wichtig" (5) zu bewerten.

Zudem wurden sie gefragt:

- wie viele Jahre Erfahrung sie mit bestimmten Projekten gesammelt haben (von weniger als ein Jahr, zwischen einem und 3 Jahren usw.)
- wie viele Mitarbeiter ihr Unternehmen hat (auch wieder in Bereichen angeben)
- welche Form der Implementierung sie gewählt haben (ganzheitlich, projektbasiert usw.)
- und noch andere Dinge wie Bildungsgrad und berufliche Hintergründe

Nun möchte ich herausfinden ob die Variablen wie Erfahrung oder Größe des Unternehmens eine Auswirkung darauf haben, für wie wichtig die Teilnehmer die einzelnen Faktoren einstufen, wobei jeder Faktor isoliert betrachtet werden soll. Ich habe bereits bei "Researchgate" einige Foren Einträge durchgelesen und dort wurden auch einige Methoden vorgeschlagen wie Regression oder dem Kruskal-Wallis H Test, welchen ich auch schon bereits ausprobiert habe. Dieser paarweise Ansatz hat mir dann ein paar Unterschiede zwischen bestimmten Gruppen angezeigt, jedoch viel weniger als es eigentlich sein müssten. Das liegt wahrscheinlich daran, dass die Teilnehmerzahl bei bestimmten Gruppen zu niedrig ausfiel. Sollte ich dort vielleicht versuchen bestimmte Gruppen zusammenzufassen?

Habt ihr noch weitere Ideen bzgl. welche Methoden mir helfen könnten?

Beste Grüße und vielen Dank im Voraus

[PonderStibbons]

Ich muss Daten von einem Fragebogen analysieren und wollte fragen ob ihr vielleicht ein paar Tipps habt. 180 Teilnehmer wurden gefragt 14 einzelne Faktoren mithilfe einer Likert Skala von "nicht wichtig" (1) bis "sehr wichtig" (5) zu bewerten.

Obacht, das sind Items mit Likert-Antwortformat. Likert-Skala bezeichnet ein Messinstrument,
das aus mehreren solcher Items besteht, die addiert werden.

Nun möchte ich herausfinden ob die Variablen wie Erfahrung oder Größe des Unternehmens eine Auswirkung darauf haben, für wie wichtig die Teilnehmer die einzelnen Faktoren einstufen, wobei jeder Faktor isoliert betrachtet werden soll.

Das wären dann 14*k (k=Anzahl Variablen) Analysen, das könnte unübersichtlich werden.
Welchen Wert hat k und wie groß ist Deine Stichprobe?

Ich habe bereits bei "Researchgate" einige Foren Einträge durchgelesen und dort wurden auch einige Methoden vorgeschlagen wie Regression oder dem Kruskal-Wallis H Test, welchen ich auch schon bereits ausprobiert habe.

Deine abhängigen Variablen (Faktoren) sind ordinal, viele der anderen Variablen
(Unternehmensgröße, Erfahrung, Bildungsgrad) sind ebenfalls ordinal. Für diese
Beziehungen wären Spearman-Rangkorrelationen naheliegend.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Secretum8]

Erst einmal riesen Dank PonderStibbons, dafür, dass Du dir Zeit genommen hast, um auf meine Frage einzugehen!

Obacht, das sind Items mit Likert-Antwortformat. Likert-Skala bezeichnet ein Messinstrument,
das aus mehreren solcher Items besteht, de addiert werden.

Ahhh, sorry! Ich bin bezüglich der Begreifflichkeiten noch nicht ganz auf der Höhe, das wird mir auf jeden dabei Fall helfen meine Fragen präzisier zu formulieren. Deine Erklärung habe ich genauso auch bei Researchgate gelesen, jedoch wurden die Items mit Likert-Antwortformat dann einfach als "Items" bezeichnet. Das war jedoch eine englische Diskussion.

Das wären dann 14*k (k=Anzahl Variablen) Analysen, das könnte unübersichtlich werden.
Welchen Wert hat k und wie groß ist Deine Stichprobe?

Ingesamt haben 180 Teilnehmer den Fragebogen vollständig ausgefüllt und ich habe 8 Variablen, welche die Bewertung der Faktoren beeinflussen könnten.

Deine abhängigen Variablen (Faktoren) sind ordinal, viele der anderen Variablen
(Unternehmensgröße, Erfahrung, Bildungsgrad) sind ebenfalls ordinal. Für diese
Beziehungen wären Spearman-Rangkorrelationen naheliegend.

Vielen Dank! Das werde ich gleich mal ausprobieren.

Wie würdest Du folgende Methoden einstufen, die bei Researchgate genannt wurden:

The nature of the data, ordinal, does not allow to use parametric techniques. Some techniques to analyze likert data are:
Regression techniques:
- Orderer logistic regression
- Multinomial logistic regression
- Colapse the levels of the dependent variable into 2 levels and use binary logistic regression
Hope this helps.

Bei diesem Beitrag ging es um einen ähnlichen Fall.

Beste Grüße und vielen Dank nochmal!

[PonderStibbons]

Ingesamt haben 180 Teilnehmer den Fragebogen vollständig ausgefüllt und ich habe 8 Variablen, welche die Bewertung der Faktoren beeinflussen könnten.

Das wären 112 bivariate Beziehungen (Beziehungen zwischen 2 Variablen).

The nature of the data, ordinal, does not allow to use parametric techniques. Some techniques to analyze likert data are:
Regression techniques:
- Orderer logistic regression
- Multinomial logistic regression
- Colapse the levels of the dependent variable into 2 levels and use binary logistic regression
Hope this helps.

Wenn Du den Effekt mehrerer Variablen gleichzeitig auf einen Deiner Faktoren
untersuchen wolltest, wäre eine ordinal-logistische Regression naheliegend.
Dafür müsstest Du Dir aber vermutlich kompetente Hilfe im RL suchen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons