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[mariakatharina]

Liebes Forum,

ich hab eine Frage, die mir fast schon peinlich ist, aber ich glaube ich bin so in meiner Masterarbeit vertieft, dass ich einfach nicht drauf komme.

Wenn ich annehme, dass die Skala "1-täglich"- "5-nie" ordinal skaliert ist und ich möchte mehrere dieser Skalen zusammenfassen in eine, kann ich das ja mit MEDIAN() machen. Oder muss ich das irgendwie anders zusammenfassen?

Dabei entstehen jedoch natürlich auch Werte/Ausprägungen, die bspw. den wert '2,5' haben... Ist die Skala dann nicht metrisch? Eigentlich dürfte sich doch durch das Zusammenfassen nicht das Skalenniveau ändern?
Das gleiche Problem habe ich bei zwei binären Skalen. Wenn ich mehrere zusammenfassen (mit Median) entstehen natürlich mehr Ausprägungen.. Auch Hier die Frage --> werden die dann metrisch?

Da ich die Skalen u.a. als AV in einer Regression verwenden will, ist die Frage doch ziemlich entscheidend. Gerade bei den binären Skalen --> Wenn ich keine binäre Variable mehr habe, ist ja eine binär logistische Regression so auch nicht mehr möglich, oder?

Liebe Grüße und vielen Dank!

[PonderStibbons]

Wenn ich annehme, dass die Skala "1-täglich"- "5-nie" ordinal skaliert ist und ich möchte mehrere dieser Skalen zusammenfassen in eine, kann ich das ja mit MEDIAN() machen. Oder muss ich das irgendwie anders zusammenfassen?

Median ist die zentrale Tendenz bei Ordinalskalen, richtig.

Dabei entstehen jedoch natürlich auch Werte/Ausprägungen, die bspw. den wert '2,5' haben... Ist die Skala dann nicht metrisch?

Wieso "natürlich"? Das kann doch nur passieren, wenn genau 50% der Werte <= 2 und 50% >= 3 betragen.
Die 0,5-Angabe ist nur ein Indikator dafür, dass der Median zwischen 2 und 3 liegt.

Das gleiche Problem habe ich bei zwei binären Skalen. Wenn ich mehrere zusammenfassen (mit Median) entstehen natürlich mehr Ausprägungen.

Da verstehe ich leider nicht, was Du konkret meinst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

Wenn ich annehme, dass die Skala "1-täglich"- "5-nie" ordinal skaliert ist und ich möchte mehrere dieser Skalen zusammenfassen in eine

- versuchst du aus mehreren Items eine Skala zu bilden?
oder
- aus mehreren bestehenden Skalen eine einzige zu generieren?

Gruß
S.

[mariakatharina]

Hey,
ihr stellt gute Fragen!

@strukturmarionette: Da weiß ich ehrlich gesagt nicht, was der Unterschied ist. Ich hab bspw. 10 Items, die alle die Ausprägungen "täglich"-"nie" haben. Die will ich zusammenfassen, sodass sie gemeinsam eine Skala sind. Also vermutlich eher die erste Option!

@Ponderstibbons:
1. also bleibt es eine ordinale Skala? Und die ,xx Werte kann ich ignorieren, sondern die Skala so behandeln wie vorher?

2. ich meine, dass ich mehrere binäre Items zu einer Skala zusammenfassen möchte. Konkretes Beispiel: Es wird in 18 Items mit Ja/ Nein erhoben, ob Lehrkräfte in unterschiedlichen Situationen digitale Medien zum kooperieren nutzen --> diese 18 Items würde ich gerne zusammenfassen, um eine Skala zu haben, die abbildet wie digital die Lehrkräfte kooperieren. Wenn ich die Skala zusammenfasse, dann gibt es nicht mehr nur die Werte 0(nein) und 2(ja) sondern auch Werte dazwischen, da eine Person ja 5 mal ja und 13 mal nein abgestimmt haben kann.
Meine Frage ist, inwieweit ich diese Skala dann noch als binär behandeln kann in einer binär logistischen Regression?

Vielen Dank euch für eure Hilfe!!

[bele]

Hallo mariakatharina,

Der Begriff der Likert-Skala beschreibt, dass man aus ordinal abgefragten Items trotzdem Mittelwerte anstelle von Medianen berechnet. Folge mal diesem Link und wenn Du das gelesen hast, komm wieder hier her und schreib, ob das Deine Fragestellung beeinflusst.

LG,
Bernhard

[mariakatharina]

Hallo Bernhard,

über das Thema Likert-Skala habe ich bereits viel gelesen und auch dein Forum dazu gerade nochmal durchgelesen. Vielen Dank dafür!

Tatsächlich verwende ich in meiner Arbeit an einer anderen Stelle auch Likert-Antwortformate im Sinne von trifft zu - trifft nicht zu.

Bei Häufigkeitsskalen, wie ich sie bei meinen "problematischen" Skalen habe, bin ich mir eben nicht so sicher, inwieweit ich diese auch als Likert-Skala betrachten kann. Ich hatte auch viel dazu gelesen, dass es auch umstritten ist Häufigkeitsskalen als quasimetrisch zu betrachten.
Ich sag es mal so: Wenn ich für meine Frage keine Lösung finde, dann wäre das meine Notfalllösung, mit der ich gut argumentieren kann.

Für meine Frage mit den binären Items ist das jedoch auch keine Notfalllösung...
Aber vielen Dank für die Verlinkung. Das hat mir zu mindestens gezeigt, was der Unterschied ist zwischen einer Likertskala und einem Likert-Antwortformat.

Liebe Grüße

[PonderStibbons]

Die betreffende Skala hat 5 Stufen von "täglich" bis "nie", das hat mit dem Likert-Antwortformat nichts zu tun.

Und eine Variable, welche die Anzahl von "ja"-Antworten enthält, ist naheliegenderweise keine Binärskala, sondern eine Zählvariable, also intervallskaliert.

[bele]

Hallo!

Ich hatte auch viel dazu gelesen, dass es auch umstritten ist Häufigkeitsskalen als quasimetrisch zu betrachten.

Die betreffende Skala hat 5 Stufen von "täglich" bis "nie", das hat mit dem Likert-Antwortformat nichts zu tun.

Der Begriff "Likert" wird ja unterschiedlich weit gebraucht. Der in meinem Feld international am häufigsten gebrauchte Fragebogen nutzt beispielsweise ein Antwortformat von immer(4)-oft(3)-manchmal(2)-selten(1)-nie(0) und da werden die Antworten auch wie selbstverständlich aufaddiert, wie bei einer Likert-Skala. Ich würde daher nicht automatisch voraussetzen, ob das in mariekatharinas Kontext nicht auch so gehandhabt wird. Man müsste recherchieren, wo diese Items herkommen und wie sie gewöhnlich gebraucht werden. Und natürlich, wie so die Ansprüche an eine Masterarbeit ihrer Hochschule sind.

Und eine Variable, welche die Anzahl von "ja"-Antworten enthält, ist naheliegenderweise keine Binärskala, sondern eine Zählvariable, also intervallskaliert.

Wobei es wahrscheinlich sinnvoll sein wird, die Zähler in Prozentwerte von 0 bis 100% umzurechnen, wenn das Ziel ist, sie mit einer logistischen Regression vorherzusagen. Also "5 mal ja und 13 mal nein" wird zu 5/18 = 0,278. So entstehen wieder Werte zwischen 0 und 1 an die man eine logistische-Kurve fitten kann. Vielleicht beantwortet das Teil 2 der Frage.

Viele Grüße,
Bernhard