STATISTIK-FORUM.de

[Mia94]

Hallo zusammen,

ich schreibe gerade meine Masterarbeit, in der ich eine Arbeitsanalyse durchführe. Ursprünglich war das Ganze qualitativ geplant, mein Prof besteht jetzt aber auf ein paar statisitsche Auswertungen. Ich habe mit dem Fragebogen zur Arbeitsanalyse von Frieling und Hoyos gearbeitet und drei Gruppen beobachtet. Eine Gruppe von 30 Personen für den Ist-Zustand und je 2 Gruppen à 10 Leuten, die den Soll-Zustand abbilden sollen. 2 Gruppen für den Soll-Zustand deshalb, weil es um 2 Aspekte geht.

Die Daten sind nicht normalverteilt!

Ziel ist ein Profilvergleich. Gibt es einen Test bzw. Output der deutliche Unterschiede in den Mittelwerten gegenüber stellt? Ansonsten müsste ich die Mittelwerte "von Hand" vergleichen, was bei 221 und 2 Vergleichen schon sehr mühselig ist....
Die gewonnenen Ergebnisse soll ich darauf untersuchen, ob sie nur durch Zufall entstanden sind. Dafür würde ich Mann-Whitney-U oder Kruskall-Wallis nutzen und nur die auffälligen Unterschiede prüfen.

Ich soll auch die Homogenität der Arbeitsaufgaben zwischen den Gruppen (Ist mit Soll 1, Ist mit Soll 2) prüfen. Meine Idee: Levene-Test um Varianzhomogenität nachzuweisen und dann Kruskall-Wallis Test/Man-Whitney-U (je nachdem wie ich die Gruppen prüfe). Hier würde ich dann die restlichen Items prüfen, die nicht im Profilvergleich aufgezeigt werden und somit vergleichbar zwischen den Gruppen ausfallen sollen.
Ist das so sinnvoll?

Ich hoffe ihr versteht, was ich meine und könnt mir weiterhelfen. Ich bin leider nicht dergroße Statisitk-Profi...

Vielen Dank euch!

[PonderStibbons]

Die Daten sind nicht normalverteilt!

Vermutlich auch nicht beta-, gamma- oder Poisson-verteilt. Ist es wegen irgendwas für Dich wichtig?

Ansonsten müsste ich die Mittelwerte "von Hand" vergleichen, was bei 221 und 2 Vergleichen schon sehr mühselig ist....

Heißt das, es sind 221 items? Werden die nicht zu Skalen/Dimensionen zusammengefasst?

Mit freundlichen Grüßen

ponderstibbons

[Mia94]

Die Daten sind nicht normalverteilt!

Vermutlich auch nicht beta-, gamma- oder Poisson-verteilt. Ist es wegen irgendwas für Dich wichtig?
Ne geht nur darum, dass halt nur nichtparametrische Verfahren möglich sind.

Ansonsten müsste ich die Mittelwerte "von Hand" vergleichen, was bei 221 und 2 Vergleichen schon sehr mühselig ist....

Heißt das, es sind 221 items? Werden die nicht zu Skalen/Dimensionen zusammengefasst?
Ja 221 Items... Nein, kann leider keien Skalen bilden. Faktorenanalyse habe ich versucht, liefert keine klaren Ergebnisse. Anhand der Kategorien im Fragebogen kann ich sie auch nicht bilden, da es immer wieder zu negativen Kovarianzen kommt.

Mit freundlichen Grüßen

ponderstibbons

[PonderStibbons]

Verstehe ich leider nicht. Der FAA hat 23 Analyseeinheiten bzw. 4 übergeordnete Dimensionen. Das ist so auch validiert, nehme ich an.

Was für "negative Kovarianzen", worauf beziehst Du Dich ?

[Mia94]

Ja ich weiß, ich habe versucht anhand der Kategorien Skalen zu bilden. In der Reliabilitätsanalyse entstehen aber meist negative Werte für Cronbachs Alpha. Drunter steht als Grund , dass zwischen einzelnen Items innerhalb der Skalen negative mittlere Kovarianzen auftreten und deshalb meine Auswahl nicht möglich wäre.

[PonderStibbons]

Dann müssen zunächst Items dem Manual entsprechend umcodiert werden, oder ist das hier nicht nötig bzw. bereits erfolgt?

[Mia94]

Meiner Meinung nach ist das nicht nötig, keines der Items ist negativ formuliert.

[Mia94]

Ich kann es auch nicht erklären. Aber nur ich habe die Fragebögen ausgefüllt, gibt also keine Verzerrung durch mehrere Beobachter

[Mia94]

ich habe auch versucht die Skalen jeweils für die 3 Gruppen zu bilden, auch das geht nicht..

[PonderStibbons]

Ok, dann ist das eben so. Was spricht gegen Vergleiche auf Item-Ebene?
Ich nehme an, die sind ordinalskaliert, demnach wäre Varianzhomogenität
kein Thema und als Tests die von Dir genannten U- bzw. H-Tests zu verwenden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons