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[AJ_2020]

Hallo zusammen,

ich hoffe, dass mir jemand helfen kann. Leider habe ich bisher keine Antwort auf meine (wahrscheinlich simple Frage) gefunden.
Ich würde gern eine Umfrage durchführen und folgende Fragen stellen:
Frage 1: Welche der genannten Maßnahmen wenden Sie in Ihrem Unternehmen an?
Antwortoption: ja/nein
Antwortoption 2: ja/nein
. usw.
.
.
Frage 2: Wie bewerten Sie die Leistung im Vergleich zu anderen Unternehmen Ihrer Branche?
Antwortoption: Likert Skala (1 viel besser als andere – 7 viel schlechter als andere)
.
.usw.

Ich bin mir bewusst, dass die erste Frage eine ordinal skalierte Antwort und die zweite Frage eine metrisch skalierte Antwort vorgibt.
Ich würde gern eine Korrelationsanalyse zwischen den beiden Fragen vornehmen. Bisher bin ich nur auf die Option des ETA Koeffizienten gestoßen.
Ist es aber auch möglich zu der Frage 1 die absoluten Häufigkeiten der Antwortmöglichkeiten zu bestimmen und diese als metrisch skalierte Daten zu behandeln?
Also könnte ich eine neue Datenreihe bilden in der ich die Anzahl der ja Antworten wiedergebe und diese dann mit dem arithmetischen Mittel der Frage 2 korreliere?

Über eine kurze Aufklärung wäre ich mehr als dankbar.

Liebe Grüße
AJ

[PonderStibbons]

Frage 2: Wie bewerten Sie die Leistung im Vergleich zu anderen Unternehmen Ihrer Branche?
Antwortoption: Likert Skala (1 viel besser als andere – 7 viel schlechter als andere)

.
Das ist keine Likert-Skala, nichtmal ein Likert-Item, wenn ich richtig orientiert bin. Likert-Skala ist die Bezeichnung eines
Messinstrumentes,, das aus mehreren Items vom Likert-Typ besteht, die summiert werden.

Ich bin mir bewusst, dass die erste Frage eine ordinal skalierte Antwort und die zweite Frage eine metrisch skalierte Antwort vorgibt.

Das zweite ist ordinal.

Ich würde gern eine Korrelationsanalyse zwischen den beiden Fragen vornehmen.

Wozu eine Korrelationsanalyse, ist genau das für irgendwas erforderlich?
Und gesagt werden müsste, was bei der ersten Frage gemeint ist: jede Antwortmöglichkeit einzeln,
oder die Summe der "ja"-Antworten? Im ersten Fall kann man eine Reihe von U-Tests rechnen.
Im zweiten Fall eine Speaman-Rangkorrelation.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AJ_2020]

Hallo PonderStibbons,

vielen Dank für die schnelle Antwort. Auch wenn diese mich an meinem bisherigen Verständnis zweifeln lässt Vielleicht nochmal etwas genauer. Meine bisherige Fragestellung sieht wie folgt aus:
1) Wie bewerten Sie die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens innerhalb der letzten 2 Jahre im Vergleich zu anderen Unternehmen in einer ähnlichen Branche und Größenordnung in folgenden Kategorien? (Merkmalsausprägung: Viel besser als andere – viel schlechter als andere (7 Items))

Item: Qualität der erzeugten Produkte und Dienstleistungen
Item: Innovationskraft
Item: Mitarbeitergewinnung
Item: Mitarbeiterbindung
Item: Kundenzufriedenheit
Item: Beziehung zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden
Item: Beziehung zwischen den Mitarbeitenden untereinander

2) Im Folgenden werden Ihnen Maßnahmen aufgezeigt, die mit New Work in Verbindung stehen. Welche von den genannten Maßnahmen wurden in Ihrem Unternehmen seit Beginn der Pandemie genutzt? (Merkmalsausprägung: ja/nein)

Item: Arbeitszeitautonomie
Item: Arbeitsortautonomie
Item: Agile Führung
Item: Kreative Büroflächen
Item: Transformationale Führung
Item: Flexible Arbeitsausstattung / Technik

Wozu eine Korrelationsanalyse, ist genau das für irgendwas erforderlich?

Anhand dieser Fragen will ich feststellen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Leistung (Frage 1) und der Anzahl der eingesetzten New Work Maßnahmen (Frage 2) gibt. Daher dachte ich an eine Korrelationsanalyse.

Und gesagt werden müsste, was bei der ersten Frage gemeint ist: jede Antwortmöglichkeit einzeln,
oder die Summe der "ja"-Anntworten?

Es soll die Summe der Ja Antworten mit der eingeschätzten Gesamtleistung des Unternehmens verglichen werden. Wie müssten denn die Fragen formuliert sein, dass eine sinnvolle Korrelationsanalyse erfolgen kann?
Mir ist so, dass ich gelesen habe, dass bei einer Speaman-Rangkorrelation kein Rang doppelt auftreten darf. Trifft das zu? Diese Möglichkeit würde ja durchaus bestehen.

Danke im voraus und viele Grüße

AJ

[PonderStibbons]

Es soll die Summe der Ja Antworten mit der eingeschätzten Gesamtleistung des Unternehmens verglichen werden.

Gesamtleistung ist demnach die Summe der einzelnen Items? Dann hättest Du zwei intervallskalierte Variablen und
könntest ein X-Y-Streudiagramm anfertigen und eine Pearson-Korrelation berechnen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[AJ_2020]

Gesamtleistung ist demnach die Summe der einzelnen Items?

Die Gesamtleistung aller Items soll pro Person ermittelt werden. Die Gesamtleistung pro Person soll der Anzahl der wahrgenommen New Work Maßnahmen pro Person gegenübergestellt werden.
Bitte entschuldige die Nachfrage aber inwiefern handelt es sich dann um eine intervallskalierte Variable? Ich dachte diese müssen immer exakte Abstände aufweisen?

Viele Grüse
Aj

[PonderStibbons]

Auf welche der beiden Variablen bezieht sich die Frage.

[AJ_2020]

Mh eigentlich auf beide. Die Frage bezüglich der Leistung wäre ja ordinal, die der eingesetzten New Work Maßnahmen nominal. Verändert sich die Variable indem ich die Summen bilde? Also alle Items der Leistung pro Person addiere bzw. die Gesamtanzahl der Ja- Antworten pro Person?
Also angenommen die Summe der Leistung pro Person wäre 6 und die selbe Person hat angegeben, dass 7 Maßnahmen ergriffen werden.

[PonderStibbons]

Mh eigentlich auf beide. Die Frage bezüglich der Leistung wäre ja ordinal,

Wenn wie Du dargestellt hast die Gesamtleistung eine Summe aus den einzelnen Items ist, kannst Du das
auch wie eine intervallskalierte Größe behandeln. Abber wenn Dir das lieber ist, spricht nichts gegen
Spearman.

Verändert sich die Variable indem ich die Summen bilde? Also alle Items der Leistung pro Person addiere bzw. die Gesamtanzahl der Ja- Antworten pro Person?

Das eine sind die Teile, das andere die Summe. Was davon für Dich von Interesse ist, bleibt ja Dir überlassen.

[AJ_2020]

Ich danke dir sehr. Das hilft mir sehr.

Nur zur Absicherung: Die Anzahl der Ja-Antworten bezogen auf die durchgeführten Maßnahmen pro Person kann dann auch als intervallskalierte Variable benutzt werden?

[bele]

Die Frage bezüglich der Leistung wäre ja ordinal, die der eingesetzten New Work Maßnahmen nominal. Verändert sich die Variable indem ich die Summen bilde?

Ich verstehe die Frage als "Verändert sich das Skalenniveau der Varialbe, indem ich die Summen bilde?".

Das ist das Rätsel der Likert-Skala. Ordinale Werte kann man nicht addieren - das ist auf ordinalem Skalenniveau nicht möglich. Dennoch gibt es eine Art Konsens, dass man Likert-Skalen durch Addition bilden darf. Ein bisschen mehr dazu findest Du hier, wenn Du möchtest: nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Die Anzahl der Ja-Antworten bezogen auf die durchgeführten Maßnahmen pro Person kann dann auch als intervallskalierte Variable benutzt werden?

Ja, gezähltes ist intervallskaliert. Zählen ist plus-Rechnen, wenn auch jedes Mal nur plus eins. Du musst lediglich darauf achten, dass Du nur Dinge zusammenzählst, die auch zusammenzählbar sind. Ein Apfel, eine Depression und eine inflationäre Tendenz wirst Du kaum zu drei aufaddieren können. Ein Apfel, eine Banane und eine Birne hingegen kann man zu drei Stücken Obst addieren. Und sechs Stücke Obst sind zwei mehr als vier Stücke Obst und das ist alles, was Du für Intervallskalenniveau brauchst. Darüber hinaus haben Zählwerte auch einen natürlich en Nullpunkt, sodass man sogar dividieren dürfte, auch wenn Du das für Intervallskalenniveau nicht brauchst.

LG,
Bernhard