STATISTIK-FORUM.de

[Shorexx]

Hallo Leute,
ich tu mich gerade in der Methodik für eine Studie etwas schwer und würde gerne wissen, wie ihr verfahren würdet.
ich habe 5 verschiedene Skalen unter die Lupe genommen und deren Mittelwerte berechnet für eine Stichprobe N>300.
Ich will nun schauen, wie diese untereinander korrelieren. Bivariate Korrelationsanalyse schön und gut, da bekomme ich übersichtliche Tabellen. Meine Hypothesen sind allerdings, dass 3 der Skalen höher miteinander korrelieren als die restlichen 2 (also: dass diese eher eine Eigenschaft messen als die anderen 2.
In den Korrelationen ist diese Annahme auch schon abzusehen. Wie würdet ihr aber nun vorgehen, um es statistisch wertvoll darzustellen? Arbeitet man dann mit Rangtests oder wie würdet ihr verfahren?
liebe grüße und vielen dank im vorraus.

[bele]

Hallo Shorexx,

drei gehören zusammen, die anderen nicht, das klingt für mich jetzt erstmal nach einer Clusteranalyse: Geeignetes Distanzmaß bestimmen, hierarchische Clusteranalyse, fertig. Aber halt, Du willst ja nicht die Ähnlichkeit der drei Skalen sondern die Korrelation untersuchen. Das klingt jetzt nach Faktorenanalyse. 5 Items und >300 Probanden, das wird schon eine ganz ordentliche Faktorenanalyse geben.
Ob man da jetzt explorativ drangehen darf oder unbedingt konfirmatorisch vorgehen muss - da gibt es im Forum bestimmt genug Meinungen zu.

LG,
Bernhard

[strukturmarionette]

Hi,

kann es sein, dass hier ein Missverständis bei der Unterscheidung von Item vs. Skala vorliegt?

Gruß
S.

[Shorexx]

Hey,
danke schonmal für eure Mühe. Ich meine Skala im Sinne von Scales also Messinstrumente. Sorry für das Missverständnis, ich hantiere sonst nur mit den englischen Begriffen. Also: 5 Messinstrumente sind gegeben. Deren Mittelwerte habe ich schon bestimmt und in SPSS jeweils eine eigene Variable neu berechnet pro Messinstrument.
Hoffe, es ist nun etwas deutlicher. Eine Faktorenanalyse wäre da glaube ich nicht der richtige Weg.
Liebe grüße

[PonderStibbons]

Wenn ich es recht verstehe, möchtest Du überprüfen ob
r12 > r45
r23 > r45
r13 > r45
Einen Abriß dazu mit weiteren Verweisen u.a. zu Softwarelösungen
findet sich auf http://www.prostatservices.com/?p=73&op ... &Itemid=56

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Shorexx]

ok, also wähle ich hier wahrscheinlich die Fisher Z Transformation ( http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation ), oder?
da der Link schon zu sehr komplizierten Erklärungen führt, probiere ich mal ein bisschen rum. ich hoffe, der Test ist auch für mehr als 2 variablen bzw. r´s anwendbar.
Schon komisch, dass man so schwierige Wege gehen muss. Ich meine, die Korrelationen sind ja in der Korrelationsmatrix observierbar und lassen gewisse Schlüsse zu

[bele]

Hallo,

nein, ich habe nicht Items und Skalen verwechselt. Mir ist schon klar, dass Faktorenanalyse in der Regel auf die verschiedenen Items eines Fragebogens angewendet wird. Das heißt ja aber nicht, dass man sie nur darauf anwenden darf. Hier betrachten wir 5 Skalen die von 300 Leuten erhoben wurden. Wo besteht der mathematische Unterschied, ob ich von 300 Leuten ein Item oder einen Skalenwert erhoben habe? Die Frage lautet doch, welche dieser Skalen letztlich dasselbe messen. In der "normalen" Anwendung sucht die Faktorenanalyse, welche Items dasselbe messen. Warum sollte man sie nicht auch benutzen können für die Frage, welche Skalen dasselbe messen?

Shorexx, Du schreibst selbst in Deinem letzten Post, dass es sich natürlich anfühlen würde, Schlüsse aus der Korrelationsmatrix zu ziehen. Bieten PCA und Faktorenanalyse nicht das dazu nötige Rüstzeug? Wenn ich Blödsinn schreibe, was gut sein kann, wäre es nett, wenn mir jemand kurz erklären könnte, warum das Blödsinn ist.

LG,
Bernhard

[PonderStibbons]

ok, also wähle ich hier wahrscheinlich die Fisher Z Transformation ( http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher_transformation ), oder?

Offensichtlich ja dies eben nicht.

Ich meine, die Korrelationen sind ja in der Korrelationsmatrix observierbar und lassen gewisse Schlüsse zu

Ich kann es naturgemäß nicht beurteilen, was Du da vorliegen
hast. Stichproben-Koeffizienten unterliegen allerdings
Zufallsschwankungen. Man ist also in der Gefahr,
Zufallsergebnisse als systematische Zusammenhänge zu
interpretieren. Um etwas über systematische Zusammenhänge
in der Grundgesamtheit aussagen zu können, rechnet daher
inferenzstatistische Tests (Signifikanztests).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Shorexx]

hmm, also könnte man einen T-Test anwenden?
ich probier es noch mal ganz vereinfacht zu präsentieren anhand meines Beispiels.

In meiner Studie zielen die Items auf die Messung des psychologischen Wohlbefindens ab. Dabei gibt es eine Theorie, dass "positive geistige Gesundheit" und "psychopathologie" zwei verschiedene paar Schuhe sind (d.h. es wird angenommen, dass man psychisch krank sein kann, obwohl weil man hoch auf die Variable "positive geistige Gesundheit" scort. Gleiches gilt natürlich für den umgekehrten Fall. Beispiel: Ein älterer Herr leidet geistig durch Vereinsamung und Mangel an Selbstverwirklichung , zeigt aber keinerlei psychopathologische Symptome)

Wir haben nun 5 Scales vorliegen und arbeiten mit deren Mittelwerten. 5 Tests und 5 Einzelwerte also für jede der N=300 Testpersonen.
ich will nun darlegen, dass Test 1,2 und 3 (messen positive geistige Gesundheit) eher miteinander korrelieren/zusammenhängen als Test 4 & 5 (die auch untereinander auch eher das gleiche messen, nämliche psychopathologie).
welchen Test würdet ihr nehmen (faktoranalyse und PCA ausgenommen) ?

[PonderStibbons]

also könnte man einen T-Test anwenden?

Der ist für Mittelwertvergleiche.

ich probier es noch mal ganz vereinfacht zu präsentieren.

Das ist jetzt nicht anders dargestellt als vorher. Du willst innerhalb
derselben Stichprobe vergleichen, ob die Koeffizienten r12 bzw. r13
bzw. r23 größer sind als Koeffizient r45. Wenn dazu ein Signifikanztest
durchgeführt werden soll, ist das auf der verlinkten Seite genannte
Verfahren von Raghunathan, Rosenthal & Rubin (1996) anzuwenden.
Wenn Du Dir die verlinkte Seite mit ein wenig Sorgfalt angesehen hättest,
hättest Du bereits auf das Tool stoßen können, mithilfe dessen das
relativ einfach zu bewerkstelligen ist. Übrigens geht schon aus dem
Titel der Seite hervor, dass der Autor einen das nicht von Hand
rechnen lassen will.