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[Verräter]

Hallo,

innerhalb meiner Forschung habe ich 2 Variablen bei den ich mir unsicher bin, welches Skalenniveau zutrifft.

Variable 1: Likert -Skala mit Antwortmöglichkeit:

0= sehr falsch
1= falsch
2= eher falsch
3= eher richtig
4= richtig
5= sehr richtig

Variable 2: Likert -Skala mit Antwortmöglichkeit:

0= traf gar nicht zu
1= traf etwas zu
2= traf zu
3= traf sehr zu
_________________________

Sehe ich es richtig, dass wenn ich ein Item für sich genommen nehme, es ordinalskalierte Daten sind und wenn ich einen "Testwert" der gesamten Variable aufsummiere, ich ein metrisches Skalenniveau erhalte?


Danke für eure Hilfe

[PonderStibbons]

Variable 1: Likert -Skala mit Antwortmöglichkeit:

Was Du beschreibst, ist allerdings nur ein einzelnes Rating-Item. Likert-Skala ist der Name für ein Messinstrument, das aus mehreren Likert-Items besteht, die summiert werden.

Sehe ich es richtig, dass wenn ich ein Item für sich genommen nehme, es ordinalskalierte Daten sind und wenn ich einen "Testwert" der gesamten Variable aufsummiere, ich ein metrisches Skalenniveau erhalte?

Was ist mit "aufsummierter Testwert der gesamten Variable" gemeint? Der Summenscore der Likert-Skala? Der ist laut Erfinder ordinal, wird aber meist wie intervallskaliert behandelt.

Vielleicht hilft auch das hier weiter.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Verräter]

Was Du beschreibst, ist allerdings nur ein einzelnes Rating-Item. Likert-Skala ist der Name für ein Messinstrument, das aus mehreren Likert-Items besteht, die summiert werden.

Die Messinstrumente 1 (14 Item) und 2 (21 Items) folgen den jeweils genannten Antwortmöglichkeiten. Sind diese Instrumente also keine Likert, sondern nur Rating-Skalen? Ich dachte das Rating-Skalen mit einem Agree-disagree bzw stimme zu-stimme nicht zu Prinzip, automatisch Likert-Skalen sind.

Der Summenscore der Likert-Skala? Der ist laut Erfinder ordinal, wird aber meist wie intervallskaliert behandelt.

Die Itemwerte des Instruments 1 (Wert 0-5) und die des Instruments 2 (Wert 0-3) werden, jeweils gesondert addiert. Ziel ist die Untersuchung eines Zusammenhangs der beiden Variablen.

-Handhabe ich die Daten als ordinal, so würde ich für eine Zusammenhangsanalyse ja eine Rangkorrelation machen müssen
-Handhabe ich die Daten als metrisch/intervalskaliert, so würde ich für eine Zusammenhangsanalyse ja eine Korrelation (falls keine abhängige Variable) oder eine einfache Regression (bei abhängiger Variable) machen müssen.

sehe ich das richtig?

[bele]

Hi,

Sind diese Instrumente also keine Likert, sondern nur Rating-Skalen? Ich dachte das Rating-Skalen mit einem Agree-disagree bzw stimme zu-stimme nicht zu Prinzip, automatisch Likert-Skalen sind.

Der von PonderStibbons verlinkte Text und die Links, die dort angeboten werden machen eigentlich klar, dass es keine wirklich trennscharfe Definition von Likertskala gibt. Ansonsten hat der Begriff Skala halt zwei verschiedene Definitionen. Eine allgemeine, die unspezifisch alles beschreibt, womit man Größen misst und einen speziellen in der Psychometrie, in dem eben Items zusammengefasst werden, um psychische Größen zu messen.

Die Itemwerte des Instruments 1 (Wert 0-5) und die des Instruments 2 (Wert 0-3) werden, jeweils gesondert addiert.

Addieren kann man auf Ordinalskalenniveau nicht, also hast Du meiner Meinung nach an dieser Stelle den Schritt von ordinal zu quasi-metrisch/aequidistant schon gemacht. Deshalb sehe ich persönlich keinen Sinn in einer Verpflichtung, nach der Addition wieder auf Methoden für Ordinalskalen zurückzufallen. Dennoch finde ich die Rangkorrelation immer eine Überlegung wert, denn sehr oft sucht man gar nicht nach einem linearen Zusammenhang sondern einfach nur nach einem monotonen Zusammenhang und dann ist die Rangkorrelation selbst bei metrischen Daten ganz passend.

LG,
Bernhard

[Verräter]

Addieren kann man auf Ordinalskalenniveau nicht, also hast Du meiner Meinung nach an dieser Stelle den Schritt von ordinal zu quasi-metrisch/aequidistant schon gemacht. Deshalb sehe ich persönlich keinen Sinn in einer Verpflichtung, nach der Addition wieder auf Methoden für Ordinalskalen zurückzufallen. Dennoch finde ich die Rangkorrelation immer eine Überlegung wert, denn sehr oft sucht man gar nicht nach einem linearen Zusammenhang sondern einfach nur nach einem monotonen Zusammenhang und dann ist die Rangkorrelation selbst bei metrischen Daten ganz passend.

Danke schonmal für deine Erklärung. Es handelt sich bei der Forschung übringens um Psychometrische. Bei Hypothesen des Formates:

H0: Ausprägung x einer Person sinkt mit niedrigem y oder bleibt gleich.

H1: Ausprägung x einer Person steigt mit niedrigem y.

mit o.g. Messsinstrumenten x und y (4er und 6er Ratingskala/Likert), wäre es demnach klug, zu Beginn der Forschung eine Rangkorrelation zu rechnen um die Hypothesen zu testen, verstehe ich das richtig?

[bele]

Hallo,

Das "zu Beginn" kann ich gerade nicht einordnen. Deine H0 könnte man verstehen als "x hat keine oder eine positive Rangkorrelation mit y".

HTH, Bernhard