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[sunnysun]

Hallo zusammen,

ich bin was Statistik betrifft, leider ein absoluter Anfänger und würde Eure Hilfe benötigen

Für meine Bachelor-Arbeit muss ich einen Fragebogen von 276 Teilnehmern mit 4 Skalen (zwischen 4 und 6 Items) auswerten.

Ich würde jetzt erst einmal beschreiben, was ich gemacht habe. Dazu möchte ich dann wissen, ob das so richtig ist und dazwischen stelle ich auch noch ein paar Fragen

1. Skala (7 stufige Likert-Skala)
2. Skala (5 stufige Likert-Skala)
3. Skala (5 Items mit Antwortmöglichkeiten “nie”, “selten”, “manchmal”, “häufig” & 1 Item mit Antwortmöglichkeit “ja”, “teilweise”, “nein”)
4. Skala (5 stufige Likert-Skala)

Bei den Likert-Skalen habe ich alle negativ gepolten Items in SPSS umcodiert.
Müssen alle Variaben in SPSS als ordinal gekennzeichnet sein? Mir ist aufgefallen, dass sich durch eine Änderung der “measure” bei Berechnung des Mittelwerts oder der Korrelationen nichts ändert. Warum trägt man das dann ein?

Dann wollte ich den Mittelwert berechnet. Dort wird neben dem mean auch der median angegeben.
Den Unterschied zwischen den beiden Werten verstehe ich natürlich, aber ich frage mich, welcher für meine Arbeit aussagekräftiger ist. Ich hatte gelesen, dass der Mittelwert präziser ist, aber bei Ausreißern besser der Median verwendet werden sollte?
Im Boxplot sind einzelne Ausreißer sichtbar, allerdings sieht das ganze meines Erachtens nicht allzu wild aus. Ist der Mittelwert dann in Ordnung?

Ich hoffe ich hab alles so verständlich wie möglich beschrieben

Danke schonmal und liebe Grüße

[PonderStibbons]

Im Boxplot sind einzelne Ausreißer sichtbar, allerdings sieht das ganze meines Erachtens nicht allzu wild aus. Ist der Mittelwert dann in Ordnung?

Es ist nicht recht klar, worauf die Frage abzielt. Geht darum, welches Maß der zentralen
Tendenz im weiteren Verlauf analysiert werden sollte? Bei der reinen Deskriptivstatistik
spricht dagegen einiges dafür, sowohl Mittelwert als auch Median anzugeben. Wenn diese
stark voneinander abweichen, ist klar, dass die Daten asymmetrisch verteilt sind.

Welche Möglichkeit habe ich hier, um diesen Faktor auszuwerten oder soll bzw. muss ich dieses Item dann als einzelnen Faktor auswerten?

Da würde ich den Entwickler der Skala konsultieren, z.B. dessen Handanweisung für
das Messinstrument, oder einen Artikel, wo das vorgestellt wird.

Was die weiteren Analysen angeht, ist vielleicht lineare Regression der Korrelationsdarstellung
vorzuziehen. Vermutlich wirst Du über die reinen bivariaten Beziehungen hinausgehen (müssen),
das kann die Korrelation dann nicht mehr leisten. Z.B. wäre in typisches Modell hier
Arbeitszufriedenheit = b0 + b1*Belastung + b2*Unterstützung + b3*(Belastung*Untertützung) + Fehler.
Die Wechselwirkung repräsentiert dabei einen moderierenden Effekt von Unterstützung auf
die Beziehung zwischen Belastung und Zufriedenheit.

(.259. = geringer positiver linearer Zusammenhang

Zumindest in der Stichprobe. Da wäre ein 95%-Konfidenzintervall anzugeben nicht schlecht.
Und ob der Zusammenhang halbwegs linear ist, kann man an einem X-Y-Streudiagramm sehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons