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[Odenwald05]

Guten Morgen,

ich sitze derzeit an meiner Masterarbeit und bin nahezu am verzweifeln, die Korrelation auszurechnen.

Folgender Sachverhalt: Durchführung einer Befragung mittels Fragebogen mit verschiedenen Variablen, die als Aussagen formuliert sind und mit einer Likert-Skala von 1 (trifft nicht zu) bis 5 (trifft zu) zu beantworten waren. Abschließend wurden demografische Angaben abgefragt, z.B. Geschlecht (1=männlich, 2=weiblich, 3=divers) oder die Altersspanne (1=jünger als 20 Jahre, 2=zwischen 20 und 30, 3=zwischen 30 und 40, 4=älter als 40 Jahre). Damit hätte ich einerseits ein intervallskaliertes Merkmal und andererseits ein nominal skaliertes.

Damit wäre eigentlich der punktbiseriale Korrelationskoeffizient möglich. Laut Google wäre dieser aber identisch mit Pearsons r, wenn die Merkmalsausprägungen der dichotomen mit 0 und 1 codiert sind.

Meine Frage daher: In SPSS ist meine Variable des Geschlechts ja nur als ganzes hinterlegt, wenn ich damit rechnen möchte. Wie kann ich das denn jetzt umcodieren/ändern/..., um meine Korrelation zu berechnen?

Schon mal vielen Dank für die Hilfe und bleibt gesund,

LG Christina

[PonderStibbons]

und bin nahezu am verzweifeln

Ja, das ist wichtig zu wissen https://tinyurl.com/yamhs8gq

Durchführung einer Befragung mittels Fragebogen mit verschiedenen Variablen, die als Aussagen formuliert sind und mit einer Likert-Skala von 1 (trifft nicht zu) bis 5 (trifft zu) zu beantworten waren.

Obacht. Die Antwortskala für einzelne Items heißt nicht Likertskala. Likertskala ist der Name eines Messinstrumentes,
welches sich aus mehreren Items vom Likert-Typ zusammensetzt, die gemeinsam etwas messen sollen und deren
Scores addiert werden. Die korrekte Verwendung ist wichtig, weil eine Likert-Skala als intervallskaliert behandelt
wird, ein einzelnes Likert-Item streng genommen nicht.

Damit hätte ich einerseits ein intervallskaliertes Merkmal und andererseits ein nominal skaliertes.

Bisher sehe ich allerdings nur Likert-Item (ordinal), Altersgruppe (ordinal), Geschlecht (kategorial).
Oder hast Du doch eine komplette Likert-Skala aus den Items gebildet?

Damit wäre eigentlich der punktbiseriale Korrelationskoeffizient möglich. Laut Google wäre dieser aber identisch mit Pearsons r, wenn die Merkmalsausprägungen der dichotomen mit 0 und 1 codiert sind.

Du hast keine intervallskalierte Messung, also entfällt das.

Muss es unbedingt ein Korrelationsmaß sein? Wozu dient die Analyse, es
gibt sicherlich Alternativen.

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Odenwald05]

Bisher sehe ich allerdings nur Likert-Item (ordinal), Altersgruppe (ordinal), Geschlecht (kategorial).
Oder hast Du doch eine komplette Likert-Skala aus den Items gebildet?

Ich habe vier Likert-Skalen gebildet, die sich jeweils aus einzelnen Items zusammensetzen. Die jeweiligen Items habe ich durch einen Skalenmittelwert zu einer neuen Variablen zusammengefasst, also insgesamt vier neue Variablen generiert.

Muss es unbedingt ein Korrelationsmaß sein? Wozu dient die Analyse, es gibt sicherlich Alternativen.

Es muss kein Korrelationsmaß sein, nein. Ich würde gerne untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen den demografischen Angaben und der neu berechneten vier Variablen besteht. Alternativ (oder zusätzlich) würde ich jeweils ein einzelnes Item der vier Skalen dahingehend untersuchen.

[PonderStibbons]

Es muss kein Korrelationsmaß sein, nein. Ich würde gerne untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen den demografischen Angaben und der neu berechneten vier Variablen besteht.

Den Zusammenhang zwischen kategorialen und intervallskalierten Merkmalen kann man mit einfaktoriellen
Varianzanalysen untersuchen. Falls divers sehr selten ist (n< 5), sollte man für die eine Analyse divers
vielleicht eher ausfiltern und nur für m und w den Zusammenhang mit den Skalen untersuchen (biserialer
Koeffizient oder t-Test).

Alternativ (oder zusätzlich) würde ich jeweils ein einzelnes Item der vier Skalen dahingehend untersuchen.

H-Test, oder bei Ausfiltern von divers der U-Test oder als Korrelationsmaß Somers D.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Odenwald05]

Falls divers sehr selten ist (n< 5), sollte man für die eine Analyse divers vielleicht eher ausfiltern und nur für m und w den Zusammenhang mit den Skalen untersuchen (biserialer Koeffizient oder t-Test).

Okay, das habe ich soweit verstanden! n bei divers ist lediglich 1, deshalb werde ich es ausfiltern. Der t-Test funktioniert dann aber nur für das Geschlecht, oder? Die Altersgruppen sind ja ordinal und mit 4 Auswahlmöglichkeiten verbunden, nicht nur mit zwei wie bei m und w. Also hätte ich den Zusammenhang zwischen ordinal und intervallskaliert. Ähnliches würde auf zwei weitere meiner abgefragten Angaben zutreffen: Die berufliche Position (3 Antwortoptionen) und die Beschäftigungsdauer (1=weniger als 10 Jahre, 2=mehr als 10 Jahre).

Also:
1. Geschlecht (männlich/weiblich) - kategorial -> t-Test oder biserialer Koeffizient
2. Altersgruppen (4 Auswahloptionen) - ordinal
3. Berufliche Position (3 Auswahloptionen) - ordinal
4. Beschäftigungsdauer (2 Auswahloptionen) - ordinal

H-Test, oder bei Ausfiltern von divers der U-Test oder als Korrelationsmaß Somers D.

Danke!

MFG

[PonderStibbons]

Die Altersgruppen sind ja ordinal und mit 4 Auswahlmöglichkeiten verbunden

Wenn Du die mit den Likert-Skalen in Beziehung setzen möchtest,
kommt der Spearman.Rangkorrelationskoeffizient rho in Betracht.
Dito bei anderen ordinalen Variablen.

MFG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Odenwald05]

Hat funktioniert und ist verstanden - Vielen Dank!