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[SPSS-Crack]

Hallo ihr,

irgendwie komme ich gerade gar nicht mehr auf meine Daten klar, weshalb ich Euch um Eure Hilfe bitte möchte.

Zum Datensatz:

Ich habe ca. 230 ausgefüllte Fragebögen. Die Fragen sind in der Regel ordinal skalliert (Likert-Skala, 1-5). Befragt wurden Unternehmen hinsichtlich ihrer Wahrnehnmung und der Umsetzung von Werten. Dabei soll berücksichtigt werden, welchen Einfluss das Alter des Unternehmens, der Sektor (es gibt 3), die Teilhaberanzahl und die Bilanzsumme haben. Somit habe ich nominale, ordinale und intervall skalierte Faktoren. Ich verwende SPSS.
Für die Auswertung der Ergebnisse habe ich nun einzelne Fragen/Aussagen (ordinal) in Abhängigkeit der Faktoren (nominal/ordinal) mit der ANOVA auf Signifikanzen getestet.
1. Frage:Ist dies für nominale und ordinale überhaupt Faktoren möglich und sinnvoll? Falls nein, welches Verfahren wäre anzuwenden?

Neben dieser Auswertung einzelner gezielter Fragen möchte ich nun noch den Einfluss des Alters, der Branche, der Teilhaberzahl und der Bilanzsumme auf zwei neu gebildete, ordinale Variablen ("Wahrnehmung" und "Umsetzung") testen. Diese Variablen habe ich aus einer Vielzahl von Fragen und Aussagen gebildet. Hierfür wurde mir geraten, die oridinale Regression zu verwenden.
2. Frage: Macht es Sinn für die "neu konstruierten" Variablen die ordinale Regression zu verwenden oder kann ich hier auch die ANOVA heranziehen? Wenn ja (ordinale Regression), warum?
3. Frage: Macht es dann auch Sinn für das Testen der einzelnen Fragen/Aussagen die ordinale Regression zu verwenden?

Ehrlich gesagt erschließt sich mir im Moment der Unterschied zwischen der ANOVA und der Linearen Regression nicht mehr so wirklich aber ich weiß, es gibt ausreichend Beiträge, die sich damit beschäftigen. Wenn sich jemand angesprochen fühlt wäre es dennoch super, wenn er ein paar Sätze dazu schreiben könnte.

Es wäre super, wenn Ihr mir in dieser Sache weiterhelfen könnten.
Schon einmal herzlichen Dank für Eure Bemühungen.

P.S. Ich habe diesen Beitrag auch in das Forum mit dem Topic "Varianzanalyse" gepostet da ich nicht wusste, ob ich den Beitrag auch unter diesen Topic verlinken kann. Sollte dies nicht gestattet sein - Entschuldigung !

[PonderStibbons]

Für die Auswertung der Ergebnisse habe ich nun einzelne Fragen/Aussagen (ordinal) in Abhängigkeit der Faktoren (nominal/ordinal) mit der ANOVA auf Signifikanzen getestet.
1. Frage:Ist dies für nominale und ordinale überhaupt Faktoren möglich und sinnvoll? Falls nein, welches Verfahren wäre anzuwenden?

Du hast demnach einzelne Items vom Likert-Typ (5-stufig, ordinal), mit denen Du jeweils
Alter des Unternehmens, Sektor (es gibt 3), Teilhaberanzahl und Bilanzsumme in Beziehung
setzt?

ANOVA geht bei ordinalskalierter abhängiger Variable nicht. Ordinal -> ordinal und
interval -> ordinal geht mit Spearman Rangkorrelation, nominal -> ordinal mit Kruskal-Wallis
H-Test.

Allerdings bin ich skeptisch, ob es Sinn ergibt, eine Vielzahl einzelner Items
jeweils viermal mit anderen Merkmalen in Beziehung zu setzen. Wie lautet
denn überhaupt die Überlegung dahinter, die Fragestellung?

Neben dieser Auswertung einzelner gezielter Fragen möchte ich nun noch den Einfluss des Alters, der Branche, der Teilhaberzahl und der Bilanzsumme auf zwei neu gebildete, ordinale Variablen ("Wahrnehmung" und "Umsetzung") testen. Diese Variablen habe ich aus einer Vielzahl von Fragen und Aussagen gebildet.

Was heißt das konkret? Mehrere der 5-stufigen Items addiert? Und sollen die
Einflüsse simultan oder einzeln betrachtet werden?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[SPSS-Crack]

Hallo P,

zunächst einmal vielen Dank, dass du dich mit meiner Thematik auseinandersetzt. Ich möchte versuchen, deine Fragen und Aussagen so gut wie möglich zu beantworten.

Nochmals zum allgemeinen Hintergrund:
Der Fragebogen war so aufgeteilt, dass ich zunächst Fragen zur allgemeinen Haltung gegenüber Werten etc. gestellt habe und dann im zweiten Teil Fragen zur Überprüfung der Wahrnehmung und Umsetzung von Unternehmenswerten formuliert habe. Dabei sollen, wie bereits beschrieben, die Abhängigkeit gegenüber den Faktoren Alter und Größe des Unternehmens (Teilhaberzahl/Bilanzsumme) und Sektor des Unternehmens (innerhalb dieser Sparte gibt es 3 Sektoren) überprüft werden. Dabei sind Alter und Branche nominale und die Größe (Teilhaberzahl/Bilanzsumme) ordinal skalierte Faktoren.

1.Ich möchte nun überprüfen, ob die einzelnen Faktoren (unabhängig voneinander) Einfluss auf das Antwortverhalten bzgl. der einzelnen Statements haben. Wenn ich dich richtig verstehen, könnte ich bei ordinal (abh. Var) und nominal (unabh. Var.) den Kruskal-Wallis H-Test verwenden. Bei ordinal (abh. Var.) und ordinal (unabh. Var.) müsste ich dann die Spearman Rangkorrelation verwenden. Ist das richtig?

Fragen, welche ich hiermir abbilden möchte, sind z.B.: Wie sehen die Führungskräfte diese Werte allgemein, welches Potenzial steckt nach Meinung der Führungskräfte in diesen Werten, etc.

Danach soll überprüft werden, wie sie konkret gegenüber der "Umsetzung" und "Wahrnehmung" der Werte empfinden.

2.Für die Variable "Umsetzung" habe ich 5 Fragestellungen (Likert-Skalen) addiert und durch 5 geteilt und für die Variable "Wahrnehmung" 7.
Hier würde ich nun gerne überprüfen, welchen Einfluss die oben genannten Faktoren einzeln auf die Variablen "Umsetzung" und "Wahrnehmung" haben und dann noch den simultanen Einfluss. Hierfür wurde mir dann die ordinale Regression empfohlen.

Ich hoffe, ich konnte deine Fragen nun alle beantworten. Solltest du noch weitere Informationen benötigen, lass es mich bitte wissen.
Vielen Dank schon einmal für deine Bemühungen,
herzliche Grüße,
S.

[PonderStibbons]

Dabei sind Alter und Branche nominale und die Größe (Teilhaberzahl/Bilanzsumme) ordinal skalierte Faktoren.

Alter kann auf keinen Fall eine nominalskalierte Variable sein. Und wieso
sind Teilhaberzahl und Bilanzsumme ordinal, wurden nicht die konkreten
Zahlen erfragt?

Wenn ich dich richtig verstehen, könnte ich bei ordinal (abh. Var) und nominal (unabh. Var.) den Kruskal-Wallis H-Test verwenden. Bei ordinal (abh. Var.) und ordinal (unabh. Var.) müsste ich dann die Spearman Rangkorrelation verwenden. Ist das richtig?

Beides möglich. Wie gesagt, werden das anscheinend sehr viele Tests.
Üblicherweise müsste man sich damit beschäftigen, dass viel zu testen
auch die Möglichkeit für den Erhalt falsch-positiver Ergebnisse erhöhen
kann.

Für die Variable "Umsetzung" habe ich 5 Fragestellungen (Likert-Skalen) addiert und durch 5 geteilt und für die Variable "Wahrnehmung" 7.

NB, bitte nicht einzelne Items von Likert-Typ (Items mit Likert-Antwortformat)
als Likert-Skalen bezeichnen. Likert-Skalen bestehen immer aus mehreren
Items vom Likert-Typ.

Hier würde ich nun gerne überprüfen, welchen Einfluss die oben genannten Faktoren einzeln auf die Variablen "Umsetzung" und "Wahrnehmung" haben und dann noch den simultanen Einfluss. Hierfür wurde mir dann die ordinale Regression empfohlen.

Wenn Du mehrere Items vom Likert-Typ summierst, so wird
die entstandene Variable meist wie intervallskaliert behandelt.
Demnach ist für die beiden neuen Variablen eine ordinale Regression
nicht erforderlich, multiple lineare Regression tut es auch.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[SPSS-Crack]

Hallo,

bei dem Alter und der Größe hast du recht, ich habe diese aber in Klassen eingeteilt, weshalb diese nun nominalskaliert sind.

Beste Grüße und danke nochmals,
S.

[PonderStibbons]

Alters- und Größenklassen sind ordinal skaliert.