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[Antonelly]

Hallo,
ich arbeite zur Zeit an meiner Bachelorarbeit in Psychologie und stoße auf folgendes Problem (benutze SPSS):
Ich habe zwei Variablen, die ich anhand eines gepaarten t-tests miteinander vergleichen möchte. Dafür müssen sie z-standardisiert sein, da es sich um unterschiedliche Skalen handelt (eine Likert Skala von 1-7 und eine Spenden-Skala mit Centbeträgen von 0-100). Meine Stichprobe ist in die beiden Geschlechter Frau (N=129) /Mann (N=111) aufgeteilt und ich möchte jeweils wissen, ob der Wert der Likert-Skala einen signifikanten Einfluss auf die Spendenskala hat.
Das Problem: Ich habe im vorhinein einen gepaarten t-test mit zwei z-standardisierten Likert-skalen (1-7) gemacht, bei denen ich weiß dass sie signifikanten Einfluss aufeinander haben, um herauszufinden, ob der Signifikanz-Wert derselbe bleibt. Nach der z-standardisierung verändern sich die signifikanz-Werte des t-tests. Wenn sie nicht z-standardisiert sind, ist der Wert signifikant (p<.001), wenn ich sie z-standardisiere, jedoch nicht mehr. Das Problem tritt nur beim t-test auf, die Korrelationswerte zwischen den z-standardisierten Variablen bzw. originalen Variablen bleiben gleich.

Ich gebe gerne weitere Informationen, wenn nötig. Ich würde mich sehr über Hilfe aus dem Forum freuen, weil ich schon alle möglichen Lösungsansätze probiert habe.
Vielen Dank!

[PonderStibbons]

(eine Likert Skala von 1-7

Eine Likert-Skala ist ein Messinstrument, das aus mehreren Items vom Likert-Typ besteht, die summiert werden.
Vermutlich ist Deine Messung nur ein siebenstufiges Rating-Item (streng genommen ordinal skaliert)?

Das Problem: Ich habe im vorhinein einen gepaarten t-test mit zwei z-standardisierten Likert-skalen (1-7) gemacht, bei denen ich weiß dass sie signifikanten Einfluss aufeinander haben,

Wieso hast Du sie z-standardisiert, wenn sie doch dieselbe Antwortskala haben?
Und woran hast Du sie z-standardisiert, anhand der Stichprobendaten? In dem
Fall wäre es doch unmöglich, dass die beiden Messungen einen Unterschied haben.

um herauszufinden, ob der Signifikanz-Wert derselbe bleibt.

Die Formulierung kann ich nicht auf Anhieb nachvollziehen. "Ob ein
Signifikanzwert derselbe bleibt" kenne ich als Analyseziel nicht.

Nach der z-standardisierung verändern sich die signifikanz-Werte des t-tests. Wenn sie nicht z-standardisiert sind, ist der Wert signifikant (p<.001), wenn ich sie z-standardisiere, jedoch nicht mehr. Das Problem tritt nur beim t-test auf, die Korrelationswerte zwischen den z-standardisierten Variablen bzw. originalen Variablen bleiben gleich.

Geht es um die beiden Rating-Items? Wie gesagt, können sie sich nach einer
z-Standardisierung (anhand der Stichprobendaten) unmöglich unterscheiden.
Ist Dir präsent, was eine z-Standardisierung bewirkt und wie die beiden Variablen
hinterher aussehen (Mittelwert und Standardabweichung)?

Ich gebe gerne weitere Informationen, wenn nötig. Ich würde mich sehr über Hilfe aus dem Forum freuen, weil ich schon alle möglichen Lösungsansätze probiert habe.

Lösungsansätze wofür? Es ist nicht so recht klar, warum, wozu und überhaupt was Du
da probierst. Thema, konkrete Fragestellung(en), Erhebungsdesign, Stichprobengröße
wären nützlich zu wissen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Antonelly]

Danke für die Nachfragen!
Stichprobengröße ist wie oben angegeben: Frauen N = 129, Männer N = 111. Thema ist "wirkt sich die Intention etwas gegen Geschlechtergerechtigkeit zu tun auf die Spendenbereitschaft aus?". Intention wurde in einem Fragebogen auf einer (Likert-)Skala von 1-7 gemessen (1= sehr wenig Intention, 7 = sehr viel Intention). Spendenbereitschaft ist mit der Frage "Wenn Sie 1€ für die Teilnahme an der Studie bekommen, wie viel möchten Sie davon (anteilig) an eine Organisation für Frauenrechte bzw. Männerrechte spenden?" (Ich habe demnach zwei Beträge die für eine Männerorganisation bzw. Frauenorganisation gespendet wurden als Centbetrag 0-100).
Nun möchte ich anhand eines gepaarten t-tests herausfinden ob die Intention einen Einfluss auf die Spendenbereitschaft hat. Ich habe die Skalen mit SPSS z-standardisiert um sie vergleichen zu können und da diese z-Standardisierung automatisch passiert, wenn man sich die Deskriptives bei SPSS geben lässt, habe ich es händisch eingegeben um Fehler zu vermeiden:

COMPUTE z_score = (SelfSuI - MEAN(SelfSuI)) / STDEV(SelfSuI)

SelfSuI ist die Variable "Self Support Intention", also wie hoch die Intention ist, etwas gegen Geschlechtergerechtigkeit zu tun.

Ich habe als Kontrolle diese z-standardisierung mit zwei Variablen durchgeführt, die zwar die gleiche Skala verwenden, aber bei denen ich weiß, dass der t-test signifikant ist. Dabei ist mir aufgefallen, dass der t-test nicht mehr signifikant ist nachdem ich sie z-standardisiert habe und nun frage ich mich wie das sein kann. Wegen dieses Unterschieds traue ich dem Ergebnis des t-tests nicht, das ich von den oben beschriebenen Variablen gemacht habe. Hier ist der Code den ich verwendet habe:


T-TEST PAIRS = ZSelfSUI_Mean WITH ZSelfAction_F
/ES DISPLAY(TRUE) STANDARDIZER(SD)
/CRITERIA=CI(.9500)
/MISSING=ANALYSIS.

T-TEST PAIRS = ZSelfSUI_Mean WITH ZSelfAction_M
/ES DISPLAY(TRUE) STANDARDIZER(SD)
/CRITERIA=CI(.9500)
/MISSING=ANALYSIS.

Aufschlüsselung:
ZSelfSUI_Mean = z-standardisierte Support Intention Mean
ZSelfAction_F = Z-standardisierte Spenden an Frauenorganisation
ZSelfAction_M = Z-Standardisierte Spenden an Männerorganisation

[bele]

tl; dr;

Dabei ist mir aufgefallen, dass der t-test nicht mehr signifikant ist nachdem ich sie z-standardisiert habe und nun frage ich mich wie das sein kann.

Standardisierte Variablen haben den Mittelwert Null. Der t-Test sucht nach Mittelwertsunterschieden.

Guten Rutsch,
Bernhard