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Hallo alle zusammen,

ich habe im Rahmen meiner Bachelorarbeit eine online-Umfrage durchgeführt und bin gerade dabei, mit der Auswertung zu beginnen. Leider bin ich in dem Gebiet neu und deswegen auf etwas Hilfe angewiesen!

Folgende Situation:

Variablen:
1. Wichtigkeit der Webseite mit folgenden Antwortmöglichkeiten:
1-weniger als 20
2-20 - 50
3-50 - 100
4-100 - 250
5-mehr als 250

2.Mitarbeiteranzahl mit folgenden Antwortmöglichkeiten:
1-sehr wichtig
2-wichtig
3-eher wichtig
4-eher unwichtig
5-unwichtig

Um den Zusammenhang der beiden Variablen zu beschreiben habe ich zunächst die Rangkorrelation (Spearman) berechnet. Macht das Sinn?

Im nächsten Schritt möchte ich diesen Zusammenhang mithilfe eines Tests bestätigen. Welcher ist denn da geeignet? Laut Literatur kommt der Mann-Whitney U Test in Frage, da die Variablen ordinalskaliert sind. Ist das korrekt? Gibt es evtl eine bessere Alternative?


Schonmal Danke für die Hilfe!

LG

Hi,

kann es sein, daas Du in Deiner Darstellung was verwechselt hast?

Gruß
S.

Oh ja sorry! Danke dir!

So sollte es natürlich sein:

Variablen:
1. Wichtigkeit der Webseite mit folgenden Antwortmöglichkeiten:
1-sehr wichtig
2-wichtig
3-eher wichtig
4-eher unwichtig
5-unwichtig

2.Mitarbeiteranzahl mit folgenden Antwortmöglichkeiten:
1-weniger als 20
2-20 - 50
3-50 - 100
4-100 - 250
5-mehr als 250

Hi,

Um den Zusammenhang der beiden Variablen zu beschreiben habe ich zunächst die Rangkorrelation (Spearman) berechnet. Macht das Sinn?

Ja.

Im nächsten Schritt möchte ich diesen Zusammenhang mithilfe eines Tests bestätigen. Welcher ist denn da geeignet? Laut Literatur kommt der Mann-Whitney U Test in Frage, da die Variablen ordinalskaliert sind. Ist das korrekt? Gibt es evtl eine bessere Alternative?

Der M-W-Test ist für unabhängige Stichproben.

Meines Wissens wird für N >30 meist ein T-Test gerechnet. Bei kleineren Stichproben kann auf Tabellen in Literatur zu verteilungsfreien Verfahren zurückgegriffen werden.
(Oft rechnet die verwendetet Statistiksoftware allerdings automatisch einen Signifikanzwert aus.)

Vgl. (Seite 232-234)
Bortz, Jürgen (2005)
Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, 6te Auflage, Heidelberg: Springer Verlag.

Gruß
S.

Hey,

danke für die Antwort. Also ich arbeite mit SPSS.

Ich dachte auch erst an den T-Test, aber der hat ja unter anderem die Voraussetzung, dass die Variablen mindestens intervallskaliert sind, oder? Da die beiden Variablen aber ordinalskaliert sind dachte ich dass der Test keinen Sinn macht. Liege ich da falsch?

Gruß,
M.

Hi,

es spricht nichts dagegen, das Ergebnis des Signifikanztestes bei Spearman zu berichten, den SPSS automatisch mitrechnet.

S.

Hi,

ja das hatte ich eben vor. Ich dachte nur, dass man den Zusammenhang den der Korrelationskoeffizient aussagt mithilfe eines Tests auf Signifikanz überprüfen muss?

Gruß,
M.

Hallo,

darf ich mal fragen, was Du mit dem T-Test in diesem Falle erreichen willst? Dieser wird im 2-Gruppen-Fall angewendet um diese miteinander auf Mittelwertunterschiede hin zu vergleichen. So wie ich das sehe hast Du aber 5 Gruppen. Das bedeutet, dass Du entweder zwischen jeder der 5 Teilgruppen einen T-Test rechnen musst (multiples Testproblem, nicht zu empfehlen) oder aber eine ANOVA oder H-Test machst mit derer Du simultan zwischen allen Gruppen auf sig. Unterschiede testest. Im Anschluss daran kannst Du, falls von Interesse, noch ein entsprechenden Post-Hoc-Test rechnen, um die Teilgruppen zu vergleichen.

VG
STATWORX