Hallo PonderStibbons!
PonderStibbons hat geschrieben:Die haben die 49 Items beantwortet und dann nochmal einen generellen Eindruck geschildert ("ist betrunken ja/nein")?
Und wo sind diejenigen, die den Eindruck hatten, die Person sei nüchtern? Der Datensatz wirkt unvollständig.
Vielleicht schilderst Du einmal das Erhebungsdesign, wer hat was wann bei wem beobachtet und ausgefüllt.
Es ist eine retrospektive Datenanalyse. Ganz grob erklärt, hatten Pflegefachleute Personen, die ins Spital kamen, beobachtet. Es machte immer nur eine Person die Beobachtung. Der Datensatz besteht also aus Daten von unterschiedlichen Beobachtern/Beobachteten zu verschiedenen Zeitpunkten. Nun ist es so, dass die Beobachter die 49 Items nur dann ausfüllten, wenn sie den Verdacht hatten, dass die Person unter Alkoholeinfluss stand. Es existieren somit keine Daten von denjenigen, die den Eindruck hatten, die Person sei nüchtern.
PonderStibbons hat geschrieben:Alle der 80% gleich stark alkoholisiert?
Nein es waren nicht alle gleich stark alkoholisiert. Alle mit >= 0.5 Promille wurden als betrunken definiert.
PonderStibbons hat geschrieben:Könnt Ihr denn das, ein neuronales Netzwerk generieren?
In SPSS ja. Aber es gibt zu viele Punkte, in denen ich unsicher bin. Deshalb möchte ich eher eine andere Methode anwenden.
PonderStibbons hat geschrieben:Mir ist der unmittelbare Zweck "die Wichtiigkeit der Items herausbekommen" und das dahinter stehende Anliegen nicht so
recht klar. Wie lautet die Forschungsfrage, wie gsagt das Erhebungsdesign, und was soll mit den Ergebnissen geschehen?
Wir wollen untersuchen, ob es eine Kombination von Items gibt, mit der man mit hoher Wahrscheinlichkeit sagen kann, dass die Person betrunken (>= 0.5 Promille) ist. Für das vergleichen wir die ausgefüllten Fragebogen der Gruppe 1 (beobachtete Personen waren wirklich betrunken) mit der Gruppe 2 (beobachtete Personen waren nicht betrunken).
