STATISTIK-FORUM.de

[Uygar89]

Hallo liebe Forumsmitglieder,
ich bin zurzeit mit der Bearbeitung meiner Umfrage beschäftigt und habe folgendes Problem: Ich teste in meiner Umfrage, ob der Kleidungsstil vom Beruf, Studiengang, Geschlecht etc. beeinflusst wird. Sprich, ob zB. der BWL'ler sich eher elegant/business-mäßig anzieht oder nicht.
Dabei habe ich in meiner Umfrage mehrere Kleidungsstücke als Bild angeboten und die Befragten sollten in einer Skala von 1-6 "würde ich voll zustimmen-überhaupt nicht" bewerten. Dabei kamen mehrere Kleidungsstücke aus einer Rubrik, z.B "sportlich", "elegant", "business" vor. Ich habe alle, die zu einer Rubrik gehörten zusammengefasst und eine neue Variable erstellt mit dem Mittelwert. 1. Frage: Ist das akzeptabel? Ich möchte nämlich all diese Variablen jeweils zu einer Kategorie zusammenfassen und dann weitere Analysen vornehmen. Nun würde ich gerne wissen, was für eine Methode ich eher anwenden sollte, um einen Zusammenhang mit zb. dem Studiengang "Rechts-und Wirtschaftswissenschaften" zu finden. Bei den Studiengängen hatte man die Wahl zwischen "0-not computed und 1-computed" also ausgewählt oder nicht. Ich habe eine normale Korrelationsanalyse durchgeführt, jedoch waren die höchten Koeffizienten 0,23.., was für mich eher sehr gering vorkommt. Würde mich über eure Hilfe sehr freuen. Geht mir lediglich um die Analyse eines möglichen Zusammenhangs.
Lg

[PonderStibbons]

Wenn du den Zusammenhang zwischen einer kategorialen Variable wie Studiengang und einer kontinuierlichen Variable analysieren möchtest, dann kannst Du die einfaktorielle Varianzanalyse verwenden.

Mit freundliche Grüßen

P.

[Uygar89]

Wenn du den Zusammenhang zwischen einer kategorialen Variable wie Studiengang und einer kontinuierlichen Variable analysieren möchtest, dann kannst Du die einfaktorielle Varianzanalyse verwenden.

Mit freundliche Grüßen

P.

Vielen Dank für die schnelle Antwort!
Mein Prof möchte insbesonder Chi^2 und eine Korrelationsanalyse haben. Ginge das auch? Ich habe bischen recherchiert und habe halt zB. mehrere Kleidungsvariablen, wie Rock, Bluse etc. zu "elegant", "sportlich" usw. umgeformt, in dem ich auf "neue Variable berechnen" geklickt habe und den MW berechnet habe. Nun berechne ich mit der Kreuzmatrix das Chi Quadrat von "elegant" und Geschlecht und ich bekomme einen Signifikanzwert von 0,012, was ja eigentlich sehr gut ist. Mach ich später eine Korrelationsanalyse, erhalte ich einen Wert von knapp 0,3. Kann ich da zB. die Annahme treffen, dass beim Kleidungsstil ein deutlicher Unterschied zwischen Mann und Frau existiert (aufgrund des geringen Signifikanzwertes), jedoch das Geschlecht alleine (aufgrund des Korel.koeffizienten) nicht ganz stark ausschlaggebend ist bei der Wahl des Stils und auch andere Faktoren wohl eine Rolle spielen. Das wollte ich halt mit Alter, Studiengang etc. fortsetzen und am Ende dann eine Regressionsanalyse durchführen, um herauszufinden, zu welchem prozentualen Anteil die 5-6 Variablen, von denen ich ausgehe, dass diese einen Einfluss auf die abhängige Variable "eleganter Kleidungsstil" haben, beschreiben.
Lg

[PonderStibbons]

Mein Prof möchte insbesonder Chi^2 und eine Korrelationsanalyse haben.

Das erste kann man machen, wenn beide beteiligten Variablen kategorial sind
(e.g. Studienrichtung kreuztabvelliert mit "bevorzugter look: "sportlich" vs.
"elegant" vs. "business").

Ginge das auch? Ich habe bischen recherchiert und habe halt zB. mehrere Kleidungsvariablen, wie Rock, Bluse etc. zu "elegant", "sportlich" usw. umgeformt, in dem ich auf "neue Variable berechnen" geklickt habe und den MW berechnet habe. Nun berechne ich mit der Kreuzmatrix das Chi Quadrat von "elegant" und Geschlecht und ich bekomme einen Signifikanzwert von 0,012, was ja eigentlich sehr gut ist.

Du kannst keine Variable, die einen Mittelwert darstellt (nehmen wir sie also mal als intervallskaliert an)
ohne weiteres in einer Kreuztabelle verwenden. Wie oben gesagt, ist Chi² ein Verfahren für kategoriale
Daten.

Mach ich später eine Korrelationsanalyse, erhalte ich einen Wert von knapp 0,3. Kann ich da zB. die Annahme treffen, dass beim Kleidungsstil ein deutlicher Unterschied zwischen Mann und Frau existiert (aufgrund des geringen Signifikanzwertes),

Was für eine Korrelationsanalyse sollte denn das konkret sein, wenn doch eine der beiden
beteiligten Variablen binär ist. Da wäre ein Mittelwertvergleich (t-Test) naheliegend.

und am Ende dann eine Regressionsanalyse durchführen

Bist Du ausreichend sicher, dass Du das kannst?

Lg

wtf


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Uygar89]

Vielen Dank erst einmal, dass du dir die Mühe gegeben hast, zu antworten. Ich beschreibe am besten vorerst, worauf ich hinaus will: Also, ich habe eine Umfrage, wo unter anderem verschiedene Bilder von Kleidungsstücken zu sehen sind, die man dann raten kann (1-6, von trifft ganz zu-trifft überhaupt nicht zu). Dann habe ich zB. eine Frage nach dem Studiengang, wo man auch mehrere Optionen wählen kann. Ich möchte nun den Zusammenhang zwischen zB. Studiengang und den Kleidungen finden. Da ich mehrere Kleidungsstücke habe, die man zu einer Kategorie zusammenfassen kann wie "business casual, sportlich etc." würde es mich halt interessieren, ob zB. die, die BWL studieren sich eher sportlich oder aber business casual anziehen. Geschlecht etc. ist mir dabei auch wichtig. Wie kann ich da am besten vorgehen? Soll ich eine neue Variable berechnen mit Mittelwert oder so, um erst einmal alle Bilder mit eleganten Kleidungsstücken in eine neue Variable "elegant" zu formen oder kann ich das auch einfach so testen, ohne eine neue Variable zu erstellen. Vor allem, welche Methode eignet sich da am besten? ich habe jetzt die einfaktorielle Analyse ausgeführt mit allen Bildern, die zu elegant gehören und dem Geschlecht, aber iwie sagt mir die Tabelle nichts aus... Bin sehr irritiert und komme nicht wirklich weiter

[PonderStibbons]

Andy Fields "Discovering Statistics Using SPSS" wird als Einstiegslektüre von Anfängern oft gelobt.
Was speziell den output der einfaktoriellen Varianzanylse angeht, da gibt es Webseiten, auf denen
sowas detailliert erklärt wird (z.B. Recherche nach SPSS output oneway ANOVA, falls Du SPSS
verwendest).

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Uygar89]

Was habe ich eigentlich für ein Skalenniveau, wenn ich aus mehreren ordinalskalierten Variablen eine neue Variable berechne zB. mit Mean oder Median? Ist diese Variable immernoch ordinalskaliert?
Lg