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[Salome]

Ich habe eine Skala, die bei 2 unabhängigen Stichproben erhoben wurde. In Stichprobe 1 wurde sie durch eine 5-Stufige Skala erfasst, in Stichprobe 2 durch eine 9-Stufige. Ist es sinnvoll vor dem Mittelwertsvergleich erst die Items zu z-standardisieren und daraus dann erst die Skala zu bilden und zu vergleichen?

LG Salome

[PonderStibbons]

Was passiert, wenn Du die Items jedes für sich z-standardisierst? Wie sehen Mittelwerte der z-standardisierten
Items dann aus?

Es klingt auf Anhieb extrem angreifbar, wenn Du unterschiedlich skalierte Messungen vergleichen willst.
Vielleicht beschreibst Du einmal diese Analyse nachvollziehbar und im Zusammenhang, also wie ist der theoretische
Hintergrund und die Fragestellung, wie war das Erhebungsdesign, was wird mit den Items erfasst, wie groß sind die
Stichproben?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Salome]

Also zum Hintergrund: Ich soll einen Fragebogen, der von einem Lehrstuhl meiner Uni erstellt wurde, untersuchen bzgl Validität und Reliabilität. Dafür habe ich eine online Erhebung durchgeführt (n=211). Dieser Fragebogen wurde auch im Feld eingesetzt und die Werte einer dieser Erhebungen liegen mir vor (n=29). Der Fragebogen erfasst ganz grob gesagt fundamentalistische Einstellungen und Radikalisierungspotenzial. Bei dieser Felderhebung wurde aber eben eine etwas ältere Version verwendet, deshalb die unterschiedlichen Skalierungen. Ich dachte, wenn ich die Items bzw Skalen der beiden Stichbproben jeweils z-standardisiere, bringe ich sie quasi auf einen gemeinsamen Nenner und mache sie damit vergleichbar.
Mit einem Mittelwertsvergleich wollte ich sehen, ob die Mittelwerte der Feldstichprobe höher sind (was aufgrund der Zusammensetzung der Fall sein sollte). Alternativ hatte ich überlegt die Korrelationskoeffizienten zu vergleichen, also ob die Korrelationsgefüge der online Stichprobe denen der Feldstichprobe ähneln.

[PonderStibbons]

AIch dachte, wenn ich die Items bzw Skalen der beiden Stichbproben jeweils z-standardisiere, bringe ich sie quasi auf einen gemeinsamen Nenner und mache sie damit vergleichbar.

Durch z-Standardisierung erhalten alle Items den Mittelwert 0 und die Standardabweichung 1.
Das bringt also nichts.

Den Gesamtscore könnte man reskalieren. Wenn die Skala z.B. 8 Items im Format 1 bis 5 Punkte
hat, dann ist der mögliche minimale Wert auf der Summenskala = 8, der maximal mögliche Wert
ist = 40. Erreicht ein Proband hier zum Beispiel den Summenwert 23, dann kann man errechnen,
wieviel des Weges zwischen dem möglichen Minimum und möglichem Maximum dieser Wert zurückgelegt
hat. Das wäre
(Wert - Minimalwert) / (Maximalwert - Minimalwert)
Im Beispiel wäre es
(23 - 8) / (40 -8) = 15 / 32 = 0,47
Man hat also die Summenskala auf Werte zwischen 0 und 1 transformiert.

Analog kann man es mit dem Summenwert der 9-Punkte-Items machen.

Ob das psychometrisch noch sinnvoll ist, weiß ich nicht, auf Anhieb fällt mir keine zitierbare
Quelle dafür ein, aber vielleicht ist Dein Abnehmer damit einverstanden.

Just my 2pence

PonderStibbons