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Hallo zusammen,

für eine Klassifizierung von Merkmalen nach der Kano-Methode möchte ich für zwei nominalskalierte Variablen mit je drei Ausprägungen, die aus zwei unterschiedlichen Stichproben kommen und nicht übereinstimmen eine neue nominale Variablen mit wiederum anderen Ausprägungen berechnen.

Im Klartext:
Variable 1 besitzt die Merkmalsausprägungen A, B, C (Stichprobe 1, n = 500)
Variable 2 besitzt die Merkmalsausprägungen D, E, F (Stichprobe 2, n = 550)

Variable 3 besitzt die Merkmalsausprägung G, H, I, J

wobei gelten soll:
G = relative Häufigkeit(A)*relative Häufigkeit (F) + relative Häufigkeit(C)*relative Häufigkeit(F)
H = relative Häufigkeit (B)*relative Häufigkeit(F)
I = relative Häufigkeit(B)*relative Häufigkeit (D) + relative Häufigkeit(B)*relative Häufigkeit(E)
J = relative Häufigkeit(A)*relative Häufigkeit (D) + relative Häufigkeit(A)*relative Häufigkeit(E)+relative Häufigkeit(C)*relative Häufigkeit (D) + relative Häufigkeit(C)*relative Häufigkeit(E)

Hat jmd. eine Idee, ob und wenn ja wie das geht?

Vielen Dank!

Ich verstehe das Ziel nicht. Wie wird denn entschieden, ob ein Stichprobenmitglied bei Variable 3 den Wert G H I oder J erhält?
Das auszurechnen, wofür die Codes stehen, ist ohne weiteres mit dem Taschenrechner unter Verwendung der Häufigkeitstabellen für die Variablen 1 bzw. 2 möglich, was steht dem entgegen?

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

Danke für den Gedankenanstoß.

Da die Variablen jeweils immer nur für eine Stichprobe erhoben (Variable 1,3,5... in Stichprobe 2, Variable 2,4,6 ... in Stichprobe 2), ist es nicht das Ziel, jedem Fall eine der vier Merkmalsausprägung G, H, I, J zuzuordnen, sondern letztendlich nur die relativen Häufigkeiten der Ausprägungen G,H,I, J zu berechnen. Vermutlich geht das aber dann mit SPSS nicht, sondern ist besser mit Excel zu ermitteln.