STATISTIK-FORUM.de

Hallo,

Vielleicht kann mir hier jemand helfen. Ich bin gerade dabei meine Bachelorarbeit zu schreiben, in welcher es um die Akzeptanz von zwei Produkten geht. Dabei habe ich zu jedem Produkt jeweils eine fünfstufige Likert-Skala gebildet, welches die folgenden Items untersucht: hilfreich, kompliziert, zeitintensiv, sinnvoll... Die Teilnehmenden konnten dann wählen, ob dies auf das Produkt Gar nicht (=1 Pkt), Kaum, Mittelmäßig, überwiegend oder völlig (=5 Pkt) zutrifft. Es handelt sich hierbei um nur eine Stichprobe mit n=120.

Wenn ich es richtig verstanden habe, handelt es sich ja bei mir um ordinalskalierte Daten (abhängige Stichprobe (?)). Einige Lehrbücher postulieren nun jedoch, dass bei einer fünfstufigen Skala von einer Intervallskalierung ausgegangen werden kann. Mein Lehrstuhl hat mir in einer Konsultation empfohlen, mit dem t-Test zu arbeiten. Ist das bei dieser Grundlage überhaupt möglich oder soll ich lieber direkt auf einen Test für abhängige Stichproben zurückgreifen (z.B.: Vorzeichentest, Wilcoxon...)?

Danke!

HI,

habe ich zu jedem Produkt jeweils eine fünfstufige Likert-Skala gebildet,

- aus wie vieien Items bestehen deine einzelnen Likertskalen jeweils?

Gruß
S.

Heyy,
Es handelt sich insgesamt bei jedem Produkt um 3 Likert-Skalen:
(1) 5 Items
(2) 7 Items
(3) 3 Items

Hi,

- unter der Annahme, statistische Itemanalysen sind bei euch nicht so wichtig,
(es könnte argumentiert werden, dass alle Itemformulierugen fachlich gut fundiert sind)
würde ich bei N =120 je Skala einen T-Test für abhängige Stichproben empfehlen.
(Zur Absicherung der inferenzstatistischen Befunde daraus, könntest du zusätzlich andere Verfahren anwenden)

Gruß
S.

Hallo Anfänger,

Anfänger123 hat geschrieben:Wenn ich es richtig verstanden habe, handelt es sich ja bei mir um ordinalskalierte Daten

Der Name Likert steht für die Erkenntnis, dass man unter Umständen den Mittelwert aus mehreren ordinalskalierten Items als quasi metrisch betrachten kann. Damit wäre das Skalenniveau für den t-Test erreicht.

Mein Lehrstuhl hat mir in einer Konsultation empfohlen, mit dem t-Test zu arbeiten.

Das würde ich als starken Hinweis dafür sehen, dass Du Deine Skalen als pseudometrisch ansehen und einen t-Test verwenden solltest.

oder soll ich lieber direkt auf einen Test für abhängige Stichproben zurückgreifen

Den t-Test gibt es in einer Version für abhängige und in einer für unabhängige Stichproben. Du musst also den richtigen wählen. Welches der richtige ist hängt davon ab, ob beide Produkte von den gleichen oder von verschiedenen Personen beurteilt wurden. So explizit hast Du das noch nicht geschrieben.

LG,
Bernhard

Hallo,
Danke für eure Hilfe!

würde ich bei N =120 je Skala einen T-Test für abhängige Stichproben empfehlen.

Okay, das klingt plausibel. Jedoch stehe ich nun vor dem Problem, dass meine Items etwas kontrovers formuliert wurden. Also ich habe ja in einer Skala z. B.: "Hilfreich", wo ein hoher Mittelwert für eine hohe Akzeptanz sprechen würde und "Kompliziert" wo wiederum ein niedriger für eine hohe Akzeptanz sprechen würde. Ist es möglich, die Gewichtung auf speziell diese Items anzupassen?

Du musst also den richtigen wählen. Welches der richtige ist hängt davon ab, ob beide Produkte von den gleichen oder von verschiedenen Personen beurteilt wurden. So explizit hast Du das noch nicht geschrieben.

Es handelt sich immer um dieselben Personen:)

Lg A.

Hallo,

Anfänger123 hat geschrieben: Jedoch stehe ich nun vor dem Problem, dass meine Items etwas kontrovers formuliert wurden.

kontrovers = adjektiv zu Kontroverse

Wikipedia hat geschrieben:Eine Kontroverse (v. lat.: contra entgegen; versus gerichtet) ist ein länger anhaltender Streit, Disput oder eine Debatte.

Bei einem Disput wird ein kontrovers geführtes Gespräch u. U. zu einem Streitgespräch. Die Personen, die in einem Disput handeln oder interagieren, tragen ein Wortgefecht aus und versuchen, die eigenen Argumente zu einem beliebigen Standpunkt vorzutragen und ihr Gegenüber von der eigenen Position zu überzeugen

Du hast also negativ gepolte Items und musst diese umcodieren. Die Rechenoperation für das Invertieren geht so:

Neue Punktzahl pro Item = 6 minus alte Punktzahl.

Es handelt sich immer um dieselben Personen

Dann stimme ich strukturmarionette zu, dass sich ein t-Test für verbundene Stichproben nach geeigneter Umcodierung anbietet.

LG,
Bernhard