Guten Morgen liebe Statistik-Gemeinde,
ich bin nach eigenen Mühen an dem Punkt, wo ich etwas Hilfe, Input und Feedback gebrauchen kann und wäre euch sehr dankbar, wenn ihr euren Senf dazu abgeben würdet.
Ich plane die Untersuchung und Auswertung im Rahmen meiner Bachelorarbeit. Mein großes Problem ist, dass ich bisher nicht weiß, wie ich das Ganze sinnvoll statistisch auswerten kann.
Vorgegeben sind zwei Klassifikationssysteme für Berufe, O*NET (USA) und ISCO (Europa). Hierzu gibt es eine Überleitung, d. h. eine Zuordnung, welcher Beruf aus ISCO welchem Beruf aus O*NET zugeordnet ist. Im O*NET gibt es verschiedene Kategorien mit Items, die die Berufe charakterisieren, erhoben von Leuten in den USA. Ich soll nun VPN befragen und zuerst deren Berufe nach ISCO einsortieren, die VPN mit Items aus dem O*NET befragen, dann zuordnen welchem Beruf aus dem O*NET der Beruf der VPN entspricht und dann mithilfe der Items aus meiner Befragung, welche sich im O*NET wiederfinden, prüfen, inwiefern die Antworten meiner VPN mit denen aus dem O*NET übereinstimmen.
Beispielitem: Wöchentliche Arbeitszeit? 1 - Weniger als Vollzeit; 2 – Vollzeit; 3 - Mehr als Vollzeit
Da meine Hypothesen gerichtet sein sollen, habe ich hier bezogen auf das Beispiel folgende vorläufige Hypothese: „Die wöchentliche Arbeitszeit der Berufe nach ISCO ist geringer als die wöchentliche Arbeitszeit der Berufe nach O*NET.“ (Übergeordnet die Hypothese, dass die beiden Berufsklassifikationen sich unterscheiden.)
Nach Rücksprache mit der Betreuerin sieht sie alle Items so, dass ich sie intervallskaliert nutzen kann. Das sehe ich an der einen oder anderen Stelle als "Krückenlösung", aber nehmen wir das einfach mal so an.
Mein allererster, spontaner Gedanke waren t-Tests. Meine Betreuerin meinte, passt aber nicht so, da es ja ganz viele verschiedene Berufe sind und einen MW bilden dann eher sinnlos wäre. (Bei dem Beispielitem vielleicht sinnvoll, aber wenn man dann solche Items hat wie zeitlicher Druck, der ja auch oft abhängig vom Beruf ist, vielleicht weniger sinnvoll. Ich war trotzdem der Meinung, dass man das über alle Berufe erheben kann, da es ja um den grds. Vergleich der Klassifikationssysteme geht.)
Sie sagte dann, dass man eine Regressionsanalyse machen könne, ich aber mal überlegen solle, ob ich noch eine bessere Idee finde.
Ich habe mir nun zuerst Gedanken über die Regressionsanalyse gemacht: Eigentlich sehe ich die eher so, dass man auf Ursache-Wirkungs-Beziehungen abzielt, d. h. ich bräuchte eine UV und eine AV. Ich würde dann als UV die Klassifikation nach O*NET betrachten, da hier die Charakterisierungen der Arbeitszeit schon mit Zahlen versehen sind und als AV dann die Daten nach ISCO, die ich ja sammle. Ganz überzeugt bin ich davon aber wie gesagt nicht, da ich es eher als reinen Vergleich sehe und keine Ursache-Wirkungs-Beziehung sehe – kann man aber mit viel Fantasie wohl reininterpretieren. Bei der Prüfung der Signifikanz kommt dann aber wieder der t-Test, zu dem meine Betreuerin ja sagte, dass sie das nicht so sieht. Also weiter geschaut.
Ich hatte dann überlegt, dass eine Korrelationsanalyse ja auch passen könnte. Aber auch hier lande ich beim Thema Signifikanz wieder beim t-Test, von dem die Betreuerin ja sagte: nö, passt nicht.
Nun stehe ich ratlos da, denn alles andere passt auch irgendwie nicht.
Ist das Ganze überhaupt sinnvoll vergleichbar?
Falls ja, sind Regressions- oder Korrelationsanalyse schon richtige Gedanken?
Und wie ist es mit der Prüfung der Signifikanz, ist ein t-Test wirklich nicht sinnvoll?
Ihr merkt, ich habe ein Brett vor dem Kopf und je mehr ich recherchiere, umso mehr macht mein Kopf inzwischen dicht.
Ich muss dazu sagen, dass ich anhand einiger bisher gelaufener Gespräche den Eindruck habe, dass das Thema vielleicht nicht so ganz durchdacht ist, was mich noch mehr verunsichert. Es finden sich z. B. bereits jetzt schon einige „Krückenlösungen“, die ich verarbeiten soll und es gab wohl auch schon Diskussionen am Lehrstuhl, ob man mir nicht andere Daten geben sollte. Ich möchte aber nicht gleich vermuten, dass es „nicht an mir liegt“, sondern gehe erstmal davon aus, dass ich einfach noch nicht den richtigen Weg gefunden habe.
Ich wäre wirklich sehr dankbar um eine Meinung zu dem Thema und einen Stupser in die richtige Richtung.
Vielen Dank und viele Grüße
Christiane