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[hannek]

Hallo zusammen,
ich habe mehrere Konstrukte. Jedes Konstrukt habe ich auf dessen Normalverteilung überprüft.
Jetzt möchte ich die einzelnen Items, die zu einem Konstrukt gehören in eine Variabel speichern.
Da meine Konstrukt alle nicht Normalverteilt sind, wie berechne ich am besten die neuen Variablen? Mit Hilfe des Medians? Order lieber des Mittelwerts?

Danke für Eure Hilfe!

[strukturmarionette]

Hi,

Jedes Konstrukt habe ich auf dessen Normalverteilung überprüft.

- Nenne doch bitte zunächst ein oder zwei Beispiele Deiner Konstrukte.
- Wie bist bei der Nomalverteilungsprüfung vorgegangen?
- Aus welchen Grund interessieren Dich die Verteilungsannahmen?
- Wie groß sind deine Stichproben je Konstrukt?

Gruß
S.

[hannek]

Hi, also:

- Nenne doch bitte zunächst ein oder zwei Beispiele Deiner Konstrukte.

Konstrukt: Freude
Items:
1. Die VR-Technologie zu nutzen und mit ihr zu interagieren hat Spaß gemacht.
2. Das Spiel zu spielen hat Spaß gemacht.
3. Die Videosequenz zu erleben hat Spaß gemacht.
4. Ich habe bei der Nutzung der VR-Technologie Freude empfunden.
5. Ich finde es schade, dass es vorbei ist.

--> Die einzelnen Items möchte ich in eine Variable (Freude) zusammenführen, damit ich anschließend dann eine Korrelation zwischen den Konstrukten rechnen kann. Und ich dachte an den Median, da der bei nicht normalverteilten Stichproben robuster ist. Bin mir aber nicht sicher, ob das richtig wäre?

Wie bist bei der Nomalverteilungsprüfung vorgegangen?

Ich arbeite mit SPSS und habe den k-s-Test bei einer Stichprobe berechnen lassen.
Eingefügt habe ich die einzelnen Items des Konstrukts Freude.
Und ich habe mir die Histogramme angeschaut, die waren alle stark linksschief.

- Aus welchen Grund interessieren Dich die Verteilungsannahmen?

Ich möchte Zusammenhänge zwischen beispielsweise der Freude und der Einstellung testen und möchte dafür den richtigen Test nehmen.

Wie groß sind deine Stichproben je Konstrukt?

Ich habe nur eine sehr kleine Stichprobe von 25 Leuten. Da ich gelesen habe, dass die Normalverteilung für größere Stichproben nicht unbedingt vorhanden sein muss, um bspw. eine Regression zu rechnen, da ich aber eine kleine Stichprobe habe, muss ich ja darauf Acht geben.

[hannek]

Ich hatte auch einmal mit SUM überlegt.. aber wenn ich dort die Korrelationen mit den SUM berechneten Variablen berechnet habe, kamen teilweise extrem andere Signifikanzwerte raus, als bei der Berechnung mit den Variablen, die mit dem Median zusammengerechnet wurden. Ich geh davon aus, weil der einfach robuster gegenüber Ausreißer ist. Darum dachte ich, dass das dann ggf. die beste Variante mit dem Median wäre?

[PonderStibbons]

Wenn es sich um Items mit Antwoirtskalen vom Likert-Typ handel (z.B. (1) stimme sehr zu bis (6) stimme überhaupt nicht zu) so werden die Scores summiert. Dass für sowas der Median benutzt wird, habe ich noch nicht erlebt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[hannek]

Hi, danke dir für deine Antwort!
Genau, habe fünfstufige Likert-Skalen.
Ich hatte mich nur gewundert, da ich dann bei den Korrelationen (hatte mir Pearson und Spearman ausgeben lassen) manchmal starke Unterschiede auftraten .. biespielsweise Pearson wurde signifikant und Spearman nicht ansatzweise. Kannst du dir das erklären? Bzw. welchen würde ich nehmen? Mein Problem ist, dass ich eine stark linksschiefe Verteilung habe.
Und da dachte ich, dass das vielleicht an möglichen Ausreißern liegt, die mit einer Mean Zusammenführung in Schacht gehalten werden, so kam ich überhaupt darauf.

[PonderStibbons]

Genau, habe fünfstufige Likert-Skalen.

Nein, das ist die Beschreibung von einzelnen Items mit Likert-Antwortformat.
Die Bezeichnung Likert-Skala bezieht auf ein Instrument, das aus mehreren
Items vom Likert-Typ besteht, deren Antworten summiert werden, um den
Gesamtwert der Skala zu ermitteln.

Bzw. welchen würde ich nehmen?

Jede Literatur zu Likert-Skalen teilt Dir mit, dass man die Werte summiert
(oder den Mittelwert bildet, was mathematisch auf dasselbe hinausläuft).

Stark linksschief bedeutet bei einer 5erskala, dass die meisten mit 4 oder
5 geantwortet haben, oder mit 5. Es geht natürlich zu Lasten der
Differenzerungsfähigkeit der resultierenden Summenskala, wenn es
zuviele Items solchen Typs sind.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[hannek]

Hallo,
entschuldige.. das hatte ich dann falsch wiedergegeben.

Stark linksschief bedeutet bei einer 5erskala, dass die meisten mit 4 oder

5 geantwortet haben, oder mit 5.

Ja, das ist das Problem, welches ich habe. Da es dadurch ja nicht mehr wirklich normalverteilt ist. Kann ich trotzdem die Pearson-Korrelation anwenden? Bzw. einfach lineare Regressionen (in denen das R ja direkt mit angegeben wird) ?

Ganz lieben Dank für die ganze Hilfe!

[PonderStibbons]

Meinst Du mit nicht-normalverteilt den Summenscore? Das ist für eine Regression unerheblich, da sollen die Vorhersagefehler aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen, nicht die abhängige Variable. Und selbst das ist bei n > 30 nicht mehr von Belang,

[hannek]

Meinst Du mit nicht-normalverteilt den Summenscore?

Ja genau. das wird ja als Voraussetzung angesehen. Und ich hatte den K-S für eine Stichprobe mit dem Summen-Score von jedem Konstrukt gerechnet und der war signifikant für alle und ich hatte gelesen, dass dann von keiner Normalverteilung ausgegangen werden kann. Aber da kann mein Fehler liegen, wenn Du sagst,

Grundgesamtheit stammen

Und selbst das ist bei n > 30 nicht mehr von Belang

Ich habe leider nur 25