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[Kornblume]

Hallo

Ich bin gerade mit meiner Abschlussarbeit in Psychologie beschäftigt.
Es geht unter anderem darum, einzelne Items aus Fragebögen zu korrelieren, die jeweils eine Likert-Skala als Antwortformat haben.
Da es sich dabei ja um ordinale Daten handelt, hätte ich die Spearman Rho Korrelation verwendet.
Nun ist es aber angeblich (?) so, dass in den Sozial bzw. Humanwissenschaften Verletzungen der Voraussetzungen vor allem bei großen Stichproben vernachlässigt werden.
Mein Betreuuer würde daher eher die Pearson Korrelation rechnen,da meine Stichprobe recht groß ist (n = 200).
Ich bin mir aber unsicher, ob die große Stichprobe diese Art der Verletzung ausgleichen kann? Es geht ja nicht um die Verletzung der NV, sondern um das Skalenniveau.

Wie seht ihr das ganze bzw. habt ihr Erfahrung im Bereich Psychologie oder im Sozial-bzw. Humanwissenschaftlichen Bereich?

Ich bin dankbar für jede Antwort!

Liebe Grüße,
Kornblume

[PonderStibbons]

Es geht unter anderem darum, einzelne Items aus Fragebögen zu korrelieren, die jeweils eine Likert-Skala als Antwortformat haben.

Zur Nomenklatur:
Likert-Skala bezeichnet nicht das Antwortformat eines einzelnen Items vom Likert-Typ, sondern ein Messinstrument,
das aus mehreren Likert-Items besteht, de summiert werden,

Nun ist es aber angeblich (?) so, dass in den Sozial bzw. Humanwissenschaften Verletzungen der Voraussetzungen vor allem bei großen Stichproben vernachlässigt werden.

Verteilungsvoraussetzungen, gegebenenfalls. Das Skalenniveau einer Messung hingegen kann man auch
dann nicht vernachlässigen, wenn die Stichprobe größer wird.

Mein Betreuuer würde daher eher die Pearson Korrelation rechnen,da meine Stichprobe recht groß ist (n = 200).

Dein Betreuer bringt da einiges durcheinander. Aber davon abgesehen, was soll
Pearson hier mehr bringen als Spearman? Spearman ist eine Pearson-Korrelation
der vorher rangskalierten Messungen. Was bedeutet das bei Likert-Items mit
gewöhnlich 4, 5 oder 6 diskreten Stufen?

Es geht ja nicht um die Verletzung der NV, sondern um das Skalenniveau.

Du hast es erfasst.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons