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[elwelp]

Hallo, vielleicht kann mir jemand helfen.
Die Ausgangslage ist folgende: ich habe zwei Firmen in zwei Ländern nach Einstellungen zu einem Thema befragt (5 Punkt-Likert-Skala).
Die Daten sind sehr verzerrt, d.h. die Firma in Land eins besteht fast nur aus Frauen, im Bereich Gesundheit.
Die Firma in Land zwei besteht fast nur aus Männern, im Bereich Technik.

Die Einstellungen unterscheiden sich signifikant sowohl nach Geschlecht als auch nach "Disziplin", sowohl u-test (Gender) als auch Kruskal-Wallis Test (Disziplinen) belegen das (p<0,001), ich habe zu non-parametrischen Tests gegriffen, weil Daten def. nicht normal verteilt sind und ordinal.

Wie kann ich jetzt aber herausfinden, welcher Faktor oder Predictor der ausschlaggebende (oder wenigstens der einflussreichste) ist: ist es Geschlecht, Disziplin oder vielleicht die kulturelle Prägung des Landes?

Vielen Dank!!

[PonderStibbons]

Wie kann ich jetzt aber herausfinden, welcher Faktor oder Predictor der ausschlaggebende (oder wenigstens der einflussreichste) ist: ist es Geschlecht, Disziplin oder vielleicht die kulturelle Prägung des Landes?

Wenn die eine Gruppe aus Frauen in Land A im Gesundheitsbereich besteht und die
andere aus Männern in Land B im Technikbereich, dann gar nicht. Allerdings fehlen
die wesentlichen Angaben (Stichprobengrößen, Grad der Überlappung der Merkmale).

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

P.S.

Die Ausgangslage ist folgende: ich habe zwei Firmen in zwei Ländern nach Einstellungen zu einem Thema befragt (5 Punkt-Likert-Skala).

Das beschreibt anscheinend nur einzelne Items vom Likert-Typ, keine Likert-Skala (die besteht aus
mehreren Items vom Likert-Typ, mit Likert-Antwortformat, deren Scores addiert werden)?

habe zu non-parametrischen Tests gegriffen, weil Daten def. nicht normal verteilt sind und ordinal.

Ordinaldaten können weder normalverteilt noch nichtnormalverteilt sein, solche Merkmale betreffen
dieses Skalenniveau nicht. Sowas würde Intervallskalenniveau erfordern.

NB ist es für fast alle statistischen Verfahren uninteressant, ob die "Daten" normalverteilt sind
(genauer gesagt, ob sie aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen); allenfalls die
Verteilung innerhalb der Gruppen bzw. die Verteilung der Modellfehler (Residuen) ist mitunter
von Belang.

[elwelp]

Vielen Dank für die Antwort, vielleicht hätte ich noch hinzufügen müssen, dass die Gemeinsamkeit aller Befragten (aus vier Ländern eigentlich) ist, dass sie denselben Job haben; wie kann ich nun überprüfen, welche Eigenschaft der Befragten (Geschlecht, Disziplin oder Herkunft) für die abgefragten Einstellungsfragen (Zustimmung von 1-5: do not agree at all....fully agree) ausschlaggebend bzw. am ausschlaggebendsten sind, Stichprobengröße ist 89.

Dass sich insbesondere zwei Sub-Gruppen (eben Land 1: Health, predominantly female und Land 2: Technik, pred. male) statistisch signifikant unterscheiden ist klar, nur weiß ich eben nicht warum bzw. (vorwiegend) aufgrund welcher Eigenschaft.

[PonderStibbons]

Wenn es in Land 1 nur Männer und in Land 2 nur Frauen, dann sind Land und Geschlecht konfundiert und eine Trennung der Effekte nicht möglich.

vielleicht hätte ich noch hinzufügen müssen, dass die Gemeinsamkeit aller Befragten (aus vier Ländern eigentlich) ist, dass sie denselben Job haben

Das wird jetzt etwas chaotisch. Vielleicht beschreibst Du die Studie einmal zusammenhängend und nachvollziehbar,
Thema, Fragestellungen, Erhebungsdesign (wer wurde wann wie rekrutiert und gemessen), Gruppengrößen.


Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons