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[wanderlust]

Hallo zusammen,

ich sitze gerade an der Auswertung meiner Masterarbeit und verzweifle an der Wahl der Testverfahren. Ich möchte prüfen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Alter (UV) und bestimmten Stressoren (AV) gibt. Die Hypothesen lauten "Ältere Mitarbeiter besitzen im Vergleich zu jüngeren Mitarbeitern eine höhere Ausprägung des Stressors xy".
Als Kontrollvariablen habe ich das Geschlecht und das derzeitige Beschäftigungsverhältnis (Vollzeit, Teilzeit..) erhoben und ich möchte zudem prüfen, ob die Computernutzung in der Freizeit (Hoch, mittel..) sowie die Nutzung weiterer mobiler Endgeräte (Ja/Nein) Einfluss auf den Stressor xy hat.

1. Meine erste Idee war es Altersgruppen zu erstellen d.h. ordinalskalierte Daten und auch für die Stressoren (Likert-Skala) die Ordinalskalierung beizubehalten. Im Prinzip möchte ich ja untersuchen ob Gruppe 1 "alt" mehr Stress empfindet als Gruppe 2 "mittel" oder Gruppe 3 "jung". Für den Zshg. Alter->Stressor könnte ich dann den Kendalls Tau berechnen, wie gehe ich hier aber mit den Kontrollvariablen um?

2. Würde es mehr Sinn machen, für das Alter und die Likert-Skala eine metrische Skalierung anzunehmen und damit eine Regressionsanalyse durchzuführen?

Mein Problem ist also vor allem die Einbeziehung der Kontrollvariablen. Könnt ihr mir hier einen Tipp geben, welches Verfahren sich am besten eignen würde?

Vielen Dank!!

[PonderStibbons]

ich sitze gerade an der Auswertung meiner Masterarbeit und verzweifle an der Wahl der Testverfahren.

https://tinyurl.com/yamhs8gq
https://tinyurl.com/yd7ow6tg
Was passiert eigentlich, wenn es wirklich mal ganz schlimm wird. Da gibt es dann keine Worte mehr.

1. Meine erste Idee war es Altersgruppen zu erstellen d.h. ordinalskalierte Daten

Wozu genau?

und auch für die Stressoren (Likert-Skala) die Ordinalskalierung beizubehalten.

Du meinst vermutlich Likert-Items (ordinal) und nicht Likert-Skalen (bestehen aus mehreren Likert-Items, die summiert werden, im Ergebnis meist wie intervallskaliert behandelt)? nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Im Prinzip möchte ich ja untersuchen ob Gruppe 1 "alt" mehr Stress empfindet als Gruppe 2 "mittel" oder Gruppe 3 "jung".

In Deiner Forschungsfrage steht nichts von Altersgruppen. Und die zu bilden bedeutet immer einen Gutteil Willkür.
Mit einem großen Risiko, inhaltlichen und/oder statistischen Unsinn zu produzieren.
http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/M ... Continuous

Für den Zshg. Alter->Stressor könnte ich dann den Kendalls Tau berechnen, wie gehe ich hier aber mit den Kontrollvariablen um?

Wenn Deine abhängigen Variable tatsächlich jeweils ordinal sind, kannst Du multiple ordinal-logistische
Regressionen rechnen und die Kovariaten dabei einbeziehen.

2. Würde es mehr Sinn machen, für das Alter und die Likert-Skala eine metrische Skalierung anzunehmen und damit eine Regressionsanalyse durchzuführen?

Wieso sollte Alter ordinal sein, wie hast Du das denn konkret erfasst?

Angabe der Stichprobengröße fehlt übrigens. Wenn die nicht ausreicht, sind Kontrollvariablen etc. sowieso nicht einzubeziehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[wanderlust]

Hi,

die Stressoren (z.B. Unsicherheit) werden durch jeweils 5 Likert-Items abgefragt.
Die Idee Altersgruppen zu erstellen deswegen, weil ich ja Unterschiede zwischen "jung" und "alt" finden möchte, jedoch nicht davon ausgehe, dass mit jedem Lebensjahr die Ausprägung der Stressoren steigen. Daher dachte ich, ich könnte Gruppen definieren wie "Unter 25, 25-30 usw.", wobei es sich dann ja um ordinalskalierte Daten handeln würde.

Meine Stichprobengröße ist n=320.

Danke schonmal!

[PonderStibbons]

Dann ist die Stichprobengröße anscheinend gut geeignet. Was das Alter angeht, den Sinn sehe ich nach wie vor nicht deutlich Wenn die Beziehung nichtlinear ist, kann man Alter^2 als weiteren Prädiktor aufnehmen.

Für eine ordinale Variable Alter mit k Stufen braucht man k-1 dummy-Variablen. Ob das Ergebnis dann gut interpretierbar ist, sei dahingestellt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons