STATISTIK-FORUM.de

[Mats_0905]

Hallo in die Runde,

ich bin ganz neu hier, hoffe die richtige Rubrik getroffen zu haben und auf Eure sachkundige Hilfe!

Im Rahmen einer Seminararbeit komme ich momentan nicht mehr weiter. Trotz tagelanger Recherche finde ich keine Antwort, die auf meine Untersuchung übertragbar sind.

Problem: Wie kann ich die Untersuchung sinnvoll auswerten?

Zunächst mal zu den Facts der Umfrage:

- 2 theoretische Konstrukte operationalisiert mit etablierten Fragebatterien, je 10 Items
- n=25 ~ 75% der Grundgesamtheit
- 5er-Likert Skala (1 stimme voll zu bis 5 stimme überhaupt nicht zu) mit Pflichtangabe
- Deskriptive Auswertung in Excel

Ich habe Mittelwerte, Standardabweichungen und Varianzen der einzelnen Items, sowie der Gesamtkonstrukte ausgerechnet.

- Wie ist dies nun am besten darzustellen? Sollte die SD in ein Diagramm mit den Mittelwerten aufgenommen werden?
- Die Mittelwerte für die Items liegen zwischen 3,2 & 3,8. Die SD zwischen 0,5 & 1,2. Was sagt mir dies, wie ist das zu interpretieren?
- Kann ich im Rahmen der Auswertung die beiden Mittelwerte der Gesamtkonstrukte mit einander vergleichen & in einem Schaubild neben einander darstellen?

Für jede Antwort oder weitere Ideen Eurerseits bin ich sehr dankbar!

Beste Grüße,

Mats

[PonderStibbons]

Thema, Fragestellung und Art der Stichprobe sind nicht angegeben, daher ist schwer
etwas zur Auswertung zu sagen.

Nebenbei sind die Antwortformate von Likert-Items nicht Likert-Skalen. Likert-Skalen
ist die Bezeichnung für die Summenskalen nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html
Da die Likert-Items ordinalskalierte Antwortformate haben, sind sie streng genommen
nicht mit Mittelwert und Standardabweichung auswertbar.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mats_0905]

Danke für Deine Antwort! Es handelt sich um jeweils 10items, die das Konstrukt Mitarbeiterbindung und Mitarbelterzufriedenheit abbilden. Ziel der Untersuchung ist lediglich beide Ausprägungen festzustellen & Implikationen zu liefern. Stichprobe war eine Vollerhebung mit 75% Rücklauf innerhalb eines Unternehmens.

Aufgrund der eigentlichen ordinalskalierung möchte ich quasimetrisch vorgehen.

[bele]

Hallo Mats,

Ziel der Untersuchung ist lediglich beide Ausprägungen festzustellen

Das ist ja erfüllt, wenn Du sagst, dass auf einer etwablierten Skala ein Wert von 3,2 erreicht wurde.

Ziel der Untersuchung ist [...] Implikationen zu liefern.

Dann ist die Ausprägung 3,2 vielleicht ein wenig aussagelos. 3,2 wird erst dann zur verwertbaren Aussage, wenn man es mit anderen Ausprägungen vergleichen kann. Gibt es Normierungsstichproben? Hat mal jemand untersucht, wie hoch die Ausprägung in Betrieben mit glücklichen und wie hoch sie in Betrieben mit unzufriedenen Mitarbeitern ist? Die etablierten Fragebogenbatterien sind ja nicht deshalb etabliert, weil sie noch nie jemand genutzt hat.

Sollte die SD in ein Diagramm mit den Mittelwerten aufgenommen werden?
...
Kann ich im Rahmen der Auswertung die beiden Mittelwerte der Gesamtkonstrukte mit einander vergleichen & in einem Schaubild neben einander darstellen?

Kann man machen, sogar in Excel. Erscheint es Dir sinnvoll, die Werte für zwei verschiedene Konstrukte auf einer Achse darzustellen? Mir eher nicht.

Du könntest aber untersuchen, ob die zufriedenen auch die gebundenen Mitarbeiter sind. Das liefe dann auf eine Korrelationsrechnung und eine Punktwolke hinaus. Wenn noch das Alter und die Abteilungszugehörigkeit erhoben wurden, ließen sich daraus Vergleiche erstellen, wenn das Geschlecht erhoben wurde, wird es interdiziplinär zwischen BWL und Gender studies.

LG,
Bernhard

[Mats_0905]

Hallo Bernhard,

danke für Deine Antwort!

Hat mal jemand untersucht, wie hoch die Ausprägung in Betrieben mit glücklichen und wie hoch sie in Betrieben mit unzufriedenen Mitarbeitern ist? Die etablierten Fragebogenbatterien sind ja nicht deshalb etabliert, weil sie noch nie jemand genutzt hat.

Das habe ich versucht herauszufinden, aber bin da nicht wirklich auf etwas gestoßen, nachdem man sagen könnte: 3,2 ist ein durschnittlicher/besonders guter/schlechter Wert.

Du könntest aber untersuchen, ob die zufriedenen auch die gebundenen Mitarbeiter sind. Das liefe dann auf eine Korrelationsrechnung und eine Punktwolke hinaus. Wenn noch das Alter und die Abteilungszugehörigkeit erhoben wurden, ließen sich daraus Vergleiche erstellen, wenn das Geschlecht erhoben wurde, wird es interdiziplinär zwischen BWL und Gender studies.

Von Korrelationsrechnungen habe ich bisher Abstand genommen, da die Stichprobe so klein ist & ich ehrlicherweise auch nicht wirklich weiß wie und auf welche Art das ganze angegangen werden soll. Für die Untersuchung wurden zusätzlich nur Geschlecht & Alter erhoben.

Mein Plan war ursprünglich: Mittelwerte der einzelnen Items gesammelt in einem Balkendiagramm darzustellen, sodass ersichtlich wird, wie sich der Gesamtmittelwert zusammensetzt. Dies für beide Konstrukte.

Evtl. zusätzlicher Einsatz des Median und der Standardabweichung, vielleicht im Rahmen eines Boxplots?

In meinem konkreten Fall liegen folgende Werte vor:

Bindung: MW: 3,6 Median: 4 SD: 0,88
Zufriedenheit: MW: 2,7 Median: 3 SD: 1,01

Wie würdet Ihr an meiner Stelle deskriptiv vorgehen?

Besten Dank,

Mats

[bele]

Von Korrelationsrechnungen habe ich bisher Abstand genommen, da die Stichprobe so klein ist

Mit n = 25 kann man durchaus sinnvoll Korrelationsberechnung treiben. Das gilt nicht als Ausrede.

HVon Korrelationsrechnungen habe ich bisher Abstand genommen, da [...] ich ehrlicherweise auch nicht wirklich weiß wie und auf welche Art das ganze angegangen werden soll.

Weißt Du zuwenig über das Anforderungsprofil Deiner Arbeit oder zuwenig über Korrelationsrechnung oder zuwenig über Korrelationsrechnung in Excel? Ohne die Info ist Dir schlecht zu helfen. Im ersten Fall musst Du mit Deinem Betreuer sprechen, im Zweiten eine Webseite, besser noch ein Buch lesen, im letzteren JASP herunterladen und damit rechnen

https://tomfaulkenberry.github.io/JASPb ... pter11.pdf
https://jasp-stats.org/wp-content/uploa ... orFreq.gif
https://jasp-stats.org/wp-content/uploa ... irwise.gif
https://jasp-stats.org/

Für die Untersuchung wurden zusätzlich nur Geschlecht & Alter erhoben.

Dann lassen sich die per se aussagelose Werte auf unbekannter Skala plötzlich zwischen verschiedenen Gruppen vergleichen und damit echte Aussagen treffen.

Mein Plan war ursprünglich: Mittelwerte der einzelnen Items gesammelt in einem Balkendiagramm darzustellen, sodass ersichtlich wird, wie sich der Gesamtmittelwert zusammensetzt. Dies für beide Konstrukte.

Das läuft ungefähr auf das Berechnen einer Itemschwierigkeit hinaus https://de.wikipedia.org/wiki/Itemanaly ... wierigkeit
Willst Du das Unternehmen untersuchen oder die Fragebatterien?

Wie würdet Ihr an meiner Stelle deskriptiv vorgehen?

Erst würde ich folgendes Schreiben:

Bindung: MW: 3,6 Median: 4 SD: 0,88
Zufriedenheit: MW: 2,7 Median: 3 SD: 1,01

und mit dann ggf. einer Korrelationsanalyse zuwenden. Und wenn es nur eine Punktwolke wäre.


LG,
Bernhard

[Mats_0905]

Mit n = 25 kann man durchaus sinnvoll Korrelationsberechnung treiben. Das gilt nicht als Ausrede.

Ich habe mich direkt mal dran gesetzt und in Excel die Funktion verwendet. Zusätzlich den p-Wert berechnet.
Dazu habe ich zunächst für jeden Befragten den Mittelwert aus seinen Antworten gebildet. Sprich 10 Items zu Mbind. = MW gebildet, und für Mzufrd. das Selbe. Diese beiden Werte habe ich dann korreliert und das für die gesamte Stichprobe.
Ergebnis: Korrelation: 0,499 bei p = 0,021. Die Punkte dazu spielen sich im Diagramm eigentlich nur zwischen 2,5 und 4 ab. Interpretation: Zufriedenere Mitarbeiter fühlen sich eher gebunden..

Dann lassen sich die per se aussagelose Werte auf unbekannter Skala plötzlich zwischen verschiedenen Gruppen vergleichen und damit echte Aussagen treffen.

Du meinst, herausstellen, ob die empfundene Bindung von Alter/Geschlecht abhängt?

Erst würde ich folgendes Schreiben:
Bindung: MW: 3,6 Median: 4 SD: 0,88
Zufriedenheit: MW: 2,7 Median: 3 SD: 1,01
und mit dann ggf. einer Korrelationsanalyse zuwenden. Und wenn es nur eine Punktwolke wäre.

Du würdest also gar nicht groß auf die unterschiedlichen Mittelwerte in den Konstrukten eingehen und dich eher damit beschäftigen, wie diese beiden Konstrukte miteinander korrelieren? Somit entstünden natürlich Implikationen, indem darauf verwiesen kann, dass zufriedenere Mitarbeiter sich auch eher gebunden fühlen. Wie würdest Du weiter vorgehen, hast Du weitere Ideen?

Lieben Dank und viele Grüße,

Mats