STATISTIK-FORUM.de

[Xoha]

Guten Abend,

ich bin gerade in der Planung einer wissenschaftlichen Arbeit und überlege dazu, wie ich am besten Vorgehen kann.
Nachdem ich nun die Literatur der letzten Jahrzehnte zu dem Thema quergelesen habe, bin ich mir der richtigen Methode nicht ganz bewusst und aus dem Statistik-Kurs wird mir dies leider auch nicht ersichtlich.

Folgendes Thema:

Bei der Arbeit geht es darum, mittels multipler linearer Regression zu bestimmen, wie stark bestimmte unabhängige Variablen (verschiedene Hypothesen aus der Literatur, Zufriedenheit mit Gemeinde etc.) die abhängigen Variable (eine Einstellung/Gefühl der Bürger zu ihrer Heimatstadt) beeinflussen.
Die unabhängigen Variablen sollen dabei mittels Likert-Items erfragt werden, also eine Frage pro u. Variable. Bei der abhängigen Variable bin ich mir unsicher, hier gibt es in der Theorie in jeder Veröffentlichung gefühlt eine komplett neue Herangehensweise, mal eine ein-dimensionale Likert-Skala, mal eine Likert-Skala mit mehreren Dimensionen...

Ich hatte jetzt folgende Ideen/Fragen:
Entweder ich nehme die ein-dimensionale Likert-Skala, mit 4 items, die in einer Quelle verwendet wurde. Ist es richtig, dass ich diese dann mithilfe von Cronbachs Alpha auf interne Konsistenz prüfe und dann mit dem Mittelwert eine zusammengefasste abhängige Variable erstellen kann?
Zumindest habe ich das Vorgehen so in anderen Studien ähnlich gesehen.
Eine andere Frage wäre, wie das Vorgehen aussieht, wenn ich eine der vorgeschlagenen mehr-dimensionalen Modelle nehme, in welchem es für die abhängige Variable eine Likert-Skala mit bspw. zwei sub-skalen gibt, die jeweils aus mehreren Items bestehen. Wie würde hier die Auswertung aussehen? Könnte ich die Sub-Skalen überhaupt zu einer zusammenfassen? Würde man dann den Mittelwert der beiden Sub-Skalen verwenden oder alle Items zusammennehmen. Logisch bin ich mir da nicht sicher, da die Verwendung von zwei sub-Skalen ja darauf hindeutet, dass sich diese beiden Dimensionen von der Interpretation unterscheiden; wenn ich diese zusammenfasse, könnte man sie ja direkt weglassen.

Ich würde gerne eines der mehr-dimensionalen Modelle nehmen, wenn der Aufwand machbar wirkt, da ich mir vorstellen kann, dass die Ergebnisse interessanter sind, wenn ich die Auswirkungen auf verschiedene Dimensionen eines theoretischen Konstrukts anwenden kann. Ich schätze, dann müsste man Regressionen je Sub-Skala machen?

Steinigt mich bitte nicht, sollte ich Stuss reden vielen Dank schonmal im Voraus!

[bele]

Hallo Xoha,

Der Erstbeschreibung Deines Fragebogens sollte hoffentlich zu entnehmen sein, ob eine gemeinsame Bewertung der Subskalen als angemessen gesehen wird oder nicht. Um die Zusatzinformation durch Teilskalen nutzen zu können rechnest Du eine Regression pro Skala.

LG,
Bernhard

[Xoha]

Teilweise, vor allem bei älteren Quellen zu dem Thema, wurden die bspw. 3 Items der Skala ebenfalls nur mit Cronbachs Alpha getestet. Andere Quellen haben die Dimensionen mithilfe von Faktorenanalyse bestimmt und dann ebenfalls mithilfe von Cronbachs Alpha oder Principal Component Analyse.

Nehmen wir an, die gemeinsame Bewertung der Sub-Skalen wird als angemessen betrachtet, wäre das Vorgehen dann das Zusammenfassen über Mittelwert aller Items für die gesamte Skala und dann die Regression für die zusammengefasste Gesamtskala und jeweils eine Regression pro Sub-Skala? So, dass ich Vergleichen könnte wie sich die Eigenschaft gesamt und auf den einzelnen Dimensionen betrachtet verändert?

Ich gehe heute die Literatur nochmal aus diesem Gesichtspunkt durch und kann dann nochmal genauer sagen, wie es sich in vorherigen Studien verhielt.

[bele]

Hallo,

und dann die Regression für die zusammengefasste Gesamtskala und jeweils eine Regression pro Sub-Skala?

ganz entspannt und aus der Vogelperspektive. Sagen wir, Du möchtest wissen, wie die Foozität von der Zufriedenheit abhängt und Du hast ein Messinstrument gefunden, dass sowohl die rechtsdrehende Foozität als die linksdrehende Foozität angibt. Jetzt musst Du neu darüber nachdenken, wie die Fragestellung gemeint war. Geht es eigentlich um den Zusammenhang von Zufriedenheit und rechtsdrehender Foozität oder eigentlich um den zwischen Zufriedenheit und linksdrehender Foozität oder macht es am meisten Sinn, den Zusammenhang zwischen Zufriedenheit und dem Mittelwert aus rechts- und linksdrehender Foozität zu untersuchen? Wir können Dir nicht sagen, was Du rechnen sollst, sondern Du musst Dir überlegen, was am besten dem Zwecke Deiner Untersuchung dient. Wenn es gleichwertig wichtig ist, die rechtsdrehende und die linksdrehende Foozität zu untersuchen, dann sind das halt zwei verschiedene Fragen die zwei verschiedene Regressionen rechtfertigen, aber das muss von der Inhaltsebene kommen. Von der Statistikebene kann man nur raten: Definiere inhaltlich möglichst wenige Hauptfragestellungen und definiere, was Nebenfragenstellungen sind, die nur gerechnet werden weil die Daten halt eh da sind.

HTH,
Bernhard

[Xoha]

Okay, danke, das hilft mir schonmal weiter. Ich bin mir nur nicht sicher, ob das aus der statistischen Perspektive, also rechnerisch legitim ist, zwei Sub-Skalen im Likert-Format durch Mittelwert in einer Zusammenzufassen bzw. wie die Schritte dafür aussehen (in der Annahme das aus logischer Sicht das gleiche Gesamtkonzept dargestellt wird).

Je nachdem ob das legitim ist und wie aufwendig die Schritte sind würde ich aus der vorherigen Literatur halt eine "einzelne Frage" zur "Foozität", mehrere Fragen innerhalb einer Skala, oder mehrere Fragen zu mehreren Sub-Skalen zur Foozität stellen. Für jede Variante scheint es in der Literatur Quellen zu geben.

Beim googlen stoße ich nur auf Fragen von Leuten die verschiedene Likert-Skalen, also mit verschieden vielen Antwortmöglichkeiten, zusammenfassen wollen.

[bele]

Okay, danke, das hilft mir schonmal weiter. Ich bin mir nur nicht sicher, ob das aus der statistischen Perspektive, also rechnerisch legitim ist, zwei Sub-Skalen im Likert-Format durch Mittelwert in einer Zusammenzufassen bzw. wie die Schritte dafür aussehen (in der Annahme das aus logischer Sicht das gleiche Gesamtkonzept dargestellt wird).

Nicht automatisch. Du kannst nicht eine Schuhgröße zu einem Ausmaß an Neurotizität addieren. Die bloße Annahme, dass zwei Fragebögen schon ein ähnliches Konzept, eine gemeinsame zugrundeliegende Variable, beobachten, wird in der Regel nicht ausreichen. Entweder findest Du in der Literatur rund um Deinen Fragebogen, dass das ein akzeptables Modell ist, oder nicht. Wenn nicht, kannst Du mit ausreichender Anzahl an Fragebögen versuchen, das selbst zu zeigen: Du könntest beispielsweise eine Hauptkomponentenanalyse rechnen und wenn die erste Hauptkomponente beispielsweise 80% Varianzaufklärung erreicht, diese erste Hauptkomponente als gemeinsame latente Variable betrachten. Dann hättest Du nicht nur die Summe, sonder sogar die (für Deine Kohorte) korrekt gewichtete Summe der beiden Subskalen.
Letzteres erfordert offensichtlich deutlich mehr Aufwand und eignet sich eher für selbstgestrickte oder neue Skalen. Wenn Du ein einigermaßen etabliertes Instrument verwendest, dann wird sich schonmal jemand anderes die Frage gestellt haben und die anderen haben dann meistens irgendwie deutlich größere Stichproben.
Es gibt auch interessante Geschichten wie den LOT-R, einen Fragebogen der ursprünglich so konzipiert wurde, dass man eine Ende Zahl zwischen ganz pessimistisch und ganz optimistisch herauskommt und spätere Analysen widersprechen den Autoren und schlagen vor, eine Pessimismus und eine Optimismus-Skala anstelle der gemeinsamen Skala zu rechnen.


LG,
Bernhard

[Xoha]

Okay, dann in der Annahme, dass ich in der Literatur Skalen gefunden habe, bei welchen schon eine Hauptkomponentenanalyse oder Faktorenanalyse durchgeführt wurde, bei denen diese Sub-Skalen als geeignete Dimensionen mit den dazugehörigen Items bestätigt wurden.
Ob ich selbst eine Hauptkomponenten-Analyse durchführe, werde ich mir noch überlegen müssen. Rein theoretisch wäre es wahrscheinlich das korrekte Vorgehen, alleine um zu prüfen ob die gewählte Skala aus der Literatur auch bei diesem Beispiel korrekt ist.
In Anbetracht des Zeitrahmens und der Tatsache, dass ich in einer Abschlussprüfung eine von mir noch nicht verwendete Analyseart kompetent einsetzen müsste, werde ich allerdings wahrscheinlicher auf die Skala aus vorheriger Literatur vertrauen müssen und als limitierenden Faktor deklarieren. (Oder bei genügend Zeit noch ergänzen)

[bele]

Skalen aus der Literatur die sich vielleicht mehrfach bewährt haben sind keine irgendwie schlechte Variante. Nimm Dir Zeit für eine gute Recherche der vorhandenen Skalen und spar Dir das selber validieren, wenn es geht.