Korrelation zweier ord. skalierten Variablen (Likert-Skala)

Pearson, Spearman und co., Korrelationsanalysen aller Art mit SPSS.

Korrelation zweier ord. skalierten Variablen (Likert-Skala)

Beitragvon RQuadrat » So 9. Aug 2015, 12:53

Liebe Helferinnen und Helfer!

Ich muss für die Uni eine Seminararbeit anfertigen, in welcher statistische Methoden zum Tragen kommen. Ich muss dazu sagen, dass es eine Fernuni ist und ich nebenbei in einem völlig anderen Berufsfeld Vollzeit tätig bin. Das soll kein Grund sein zu jammern, aber bitte seid nicht zu hart mit euren Antworten ;)

Ich habe mir viele Basics selbst erlernt, z.B. wann welche Korrelationskoeffizienten verwendet werden und mit welchen Tests man deren Signifikanz bestimmen kann. Für mein Projekt habe ich eine große Befragung gestartet und 180 ausgefüllte Fragebögen zurück bekommen. Viele Dinge konnte ich bereits selbst lösen und interpretieren - am einfachsten ging das natürlich bei metrisch skalierten Daten. Gerade stehe ich aber irgendwie total auf dem Schlauch und weiß nicht weiter, deswegen hoffe ich, dass ihr mir helfen könnt:

Ich habe einige Fragen, bei denen die Teilnehmer ihre Antworten gemäß einer 4-stufigen Likertskala auswählen mussten (stimme voll und ganz zu, stimme eher zu, stimme eher nicht zu, stimme überhaupt nicht zu). Jetzt will ich überprüfen, ob es einen Zusammenhang zwischen der (Nicht-)Zustimmung bei Thema #1 und jener bei Thema #2 gibt. Fiktives Beispiel:

# Frage 1: Ich finde Lili's Frage hier leicht zu beantworten
-> Wahl von Likert-Stufen 1 bis 4 (4 = volle Zustimmung)

# Frage 2: Ich denke, dass ich sehr viel Ahnung von Statistik habe
-> Wahl von Likert-Stufen 1 bis 4 (4 = volle Zustimmung)

Ich sammle von 180 Leuten die Antworten auf beide Fragen und möchte wissen, ob es nun einen Zusammenhang mit der selbst eingeschätzten Statistik-Vorkenntnis und der Meinung zur gefühlten Simplizität dieser Frage hier gibt. Welches statistische Maß sollte ich demnach verwenden?

Um euch meinen guten Willen zu zeigen, teile ich euch noch meine Gedanken dazu mit:

a) meine erste Idee war ein stinknormaler Produktmomentkorrelationskoeffizient. Ich kann die ordinal-skalierten Daten als "quasi-metrisch" (nennt man das so?) betrachten, also den Zahlenwert 1 bis 4. Dann kann ich eine Punktewolke aller Nutzer zu den Fragen machen und sehen, ob es einen linearen Zusammenhang gibt. X-Achse: Statistikkenntnis von 1 bis 4, Y-Achse: Finde ich die Frage leicht von 1 bis 4. Punktewolke, lineares Modell, fertig. Das Problem: nachdem es nur 4 diskrete Stufen gibt (und das noch in beiden Dimensionen), wird das Scatterplot immer irgendwie verzogen aussehen. Ich zweifle ein wenig an der Aussagekraft von Pearson's r in dem Fall...oder würdet ihr das ignorieren?

b) dann dachte ich an den Rangkorrelationskoeffizienten nach Spearman. Ich kann ja die Antworten in Klassen abbilden und jeweils in einer Liste sortieren. Aber dann würde ich ja nur die Reihenfolge der Antwortmöglichkeiten bewerten und auch das hilft mir irgendwie nicht so richtig weiter.

Außerdem müsste ich dann noch rauskriegen, mit welchem Test ich das ganze überprüfe. Bei Pearson wäre es der noramel T-Test, aber falls ihr ein Zusammenhangsmaß nennt, das ich nicht kenne, wäre ich super dankbar, wenn ihr mir gleich noch sagen könntet, welchen Test ich dafür brauche. Die Auswertung findet mit SPSS statt (ich glaube Version 15).

Vielen Dank euch :)

Lg,
Lili
RQuadrat
 
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