Welches Verfahren

Welches Verfahren

Beitragvon adlez » Fr 14. Jun 2024, 08:33

Guten Tag

ich brauche Hilfe bei der richtigen Wahl eines statistischen Verfahrens für meine Arbeit. Folgender Versuch: ich erhebe mithilfe eines Fragebogens die Präferenzen aus 2 Vergleichsstichproben, die eine aus Schweden, die andere aus Norwegen, und soll herausfinden, ob die zwischengeschlechtlichen Unterschiede in den Präferenzen bei der schwedischen Gruppen signifikant geringer sind im Vergleich zur norwegischen. Der Fragebogen zu Präferenzen hat 10 Items und erfasst pro Item jeweils eine andere Eigenschaft, sodass am Ende 10 Präferenzen mithilfe von diesen 10 Eigenschaften/ Items erhoben werden.

Am Anfang habe ich mir überlegt als statistisches verfahren, zwischen schwedischen Männern und Frauen jeweils n t-test pro Item zu machen, mit bonferoni korrektur, sodass dann z. B. herauskommt, dass sich schwedischen Männern und Frauen nur in 3 von 10 Items signifikant unterscheiden. Bei Norwegen mache ich dasselbe und es kommt z. B. raus 8 von 10 und dann habe ich mir überlegt zwischen diesen werten 3 von 10 und 8 von 10 einen t -test durchzuführen – um zu schauen, ob sich diese werte signifikant voneinander unterscheiden aber anscheinend ist das keine sinnvolle statistische Berechnung, um das auszurechnen und ich soll ein anderes verfahren wählen. Ich weiß jetzt nur nicht, welches und hoffe, ihr könnt mir weiterhelfen :?: .

habe später n vorschlag bekommen das ich evtl die anvoa mit post hoc nutzen soll hierfür weshalb ich hier poste, bin mir aber nicht sicher

lg
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Re: Welches Verfahren

Beitragvon PonderStibbons » Fr 14. Jun 2024, 12:37

adlez hat geschrieben:Der Fragebogen zu Präferenzen hat 10 Items und erfasst pro Item jeweils eine andere Eigenschaft, sodass am Ende 10 Präferenzen mithilfe von diesen 10 Eigenschaften/ Items erhoben werden.

Welche Antwortskala haben die Items? Und wie groß sind die beiden Studienstichproben?
Und sollen die Items auf jeden Fall getrennt voneinander betrachtet werden, Zusammenfassungen
mehrerer Items gibt es nicht?

Falls die Items intervallskalierte Antwortformate haben, liegt eine
zweifaktorielle Varianzanalyse nahe (Faktoren Geschlecht und Land).

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Welches Verfahren

Beitragvon adlez » Fr 14. Jun 2024, 14:53

Zunächst einmal vielen Dank für deine Antwort.

Die Stichprobengröße ist 100 bei der schwedischen Gruppe und 100 bei der Norwegischen Gruppe.
Die Items sollen getrennt voneinander betrachtet werden.

Es ist eine Zustimmungsskala mit 4 Optionen - zB wie wichtig ist dir die Eigenschaft XY?
1. gar nicht
2. wenig wichtig
3. wichtig
4. sehr wichtig

Mit freundlichen Grüßen
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Re: Welches Verfahren

Beitragvon PonderStibbons » Fr 14. Jun 2024, 19:57

Das ist keine intervallskalierte Antwortskala, daher kann man streng genommen keine Varianzanalyse rechnen.
Wer betreut das denn, vielleicht sieht diese Person das etwas lockerer?

Man könnte in dem Fall die 10 Variablen simultan als abhängige Variablen in einer multivariaten zweifaktoriellen
Varianzanalyse (MANOVA) verwenden, wobei Geschlecht und Nation die beiden Faktoren wären. Die Wechselwirkung
Nation*Geschlecht repräsentiert, ob über das Gesamtkonstrukt "die Präferenzen" hinweg Männer vs Frauen in der
einen Nation unterschiedlicher sind als in der anderen.

Wenn es denn eine Einzel-Item-Betrachtung ein soll, dann 10 univariate Varianzanalysen mit jeweils Nation und
Geschlecht als Faktoren.

Oder, da das unter "Faktorenanalyse" steht, aus den 10 Items wenige zugrunde liegende Dimensionen herauskitzeln
und die Werte auf diesen 1, 2 oder 3 (oder mehr?) Dimensionen zwischen Nationen und Geschlechtern vergleichen,
nicht auf den 10 Ausgangsvariablen.

Hängt vieles wie gesagt davon ab, ob die Messung der Präferenzen als mehr als nur ordinal skaliert behandelt werden kann.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Welches Verfahren

Beitragvon adlez » Di 18. Jun 2024, 07:09

Ich bin mir nicht sicher, aber die sind möglicherweise etwas strenger, nachdem das für meine Abschlussarbeit ist ^^. Ich möchte so wenig Fehler wie möglich riskieren, damit die Arbeit positiv wird und ich endlich abschließen kann.

Ich habe nochmal drübergeschaut, ich habe also 2 unabhängige Variablen, Land und Geschlecht, und eine abhängige Variable Präferenzen, welche über eine Zustimmungsskala erhoben wird und damit ordinal skaliert ist. Demnach kann ich anscheinend keine Varianzanalyse verwenden.
Eine nicht parametrische Alternative dafür wäre anscheinend der Scheirer-Ray-Hare-Test - glaubst du, dieses Verfahren ist für meine Berechnung empfehlenswert?
Und später soll ich anscheinend einen Post- Hoc-Test verwenden, wenn der Scheirer-Ray-Hare-Test signifikant ist – ich weiß nur nicht, welchen? Kannst du mir einen passenden Post- Hoc-Test hierfür empfehlen?

Mit freundlichen Grüßen
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Re: Welches Verfahren

Beitragvon bele » Di 18. Jun 2024, 08:48

Hallo,

adlez hat geschrieben:Ich möchte so wenig Fehler wie möglich riskieren, damit die Arbeit positiv wird und ich endlich abschließen kann.


Das ist eine gute Einstellung!

ich habe also 2 unabhängige Variablen, Land und Geschlecht, und eine abhängige Variable Präferenzen, welche über eine Zustimmungsskala erhoben wird und damit ordinal skaliert ist.


Als parametrische Alternative werfe ich mal eine ordinale logistische Regression in den Ring. Ich würde dazu in R die Funktion orm aus dem Paket rms nehmen. Da Du kein Statistikpaket angegeben hast unterstelle ich, dass Du das in SPSS machen möchtest. Damit kenne ich mich nicht aus, aber dieser Link scheint ganz ordentlich zu beschreiben, wie man das in SPSS macht: https://stats.oarc.ucla.edu/spss/dae/or ... egression/ und natürlich würde man das hier lesen wollen: https://www.ibm.com/docs/kk/spss-statis ... regression

Als Argumentation für parametrisches Vorgehen würde ich ins Feld führen, dass man bei weitergehender Analyse später auch gerne kontinuierliche Prädiktoren und Interaktionen mit ins Modell aufnehmen kann. Präferenzen könnten ja z. B. auch altersabhängig sein... . Auch wenn Du das in Deiner Arbeit nicht vor hast könntest Du im Ausblick erwähnen, dass Du Dich für eine Auswertung entschieden hast, die solchermaßen erweitert werden kann (und wenn später mal jemand eine Anschlussarbeit rechnen und dabei Bayes-Statistk machen will, kann er die von Dir gefundenen Parameter füpr die Formulierung seiner Prior-Verteilungen berücksichtigen).

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