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Hallo zusammen,

bei der Analyse meiner Daten ist mir folgendes aufgefallen:

Die Schiefe (skewness) ist negativ für berechnete Konstrukte und auch für die dahinter stehenden items. Die meisten Werte liegen bei bis zu -,8 und ein Wert liegt bei über -1,0
Der Kurtosis ist positiv für berechnete Konstrukte und auch für die dahinter stehenden items. Viele im Bereich 1.x und zwei Konstrukte im Bereich 2.x

Die Analyse habe ich mit SPSS Version 20 durchgeführt.

Darf ich bei diesen Voraussetzungen diese Tests durchführen:

t-test bei unabhängigen Stichproben
Bivariate Korrelation (Pearson)

Die Anzahl der Teilnehmer meiner Befragung liegt bei 278 Personen.

Oder muss ich andere Tests durchführen um die zwei Gruppen innerhalb der Zielgruppe zu vergleichen bzw. um eine Korrelation zu berechnen?

Vielen Dank für Eure Unterstützung.

Beste Grüße,

Roland

Hi,

Die Anzahl der Teilnehmer meiner Befragung liegt bei 278 Personen.

Bei derart großen Stichproben können T-Tests durchgeführt werden.
Auch Korrelationskoeffizienten mit dazugehörigen Signifikanztests können berechnet werden.

Gruß
S.

Hallo,

super! Vielen Dank für die Antwort.

Gibt es wissenschaftliche Artikel oder Bücher die ich hierzu als Beleg heranführen könnte? Ich hab jetzt schon viele Datenbanken durchstöbert und finde leider nichts. Über Suchmaschinen habe ich etwas entdeckt, aber eine Internetquelle möchte ich für so einen wichtigen Teil eigentlich nicht nehmen.

Könnt Ihr mir Artikel oder Bücher empfehlen?

Beste Grüße,

Roland

Hi,

in jedem etwas seriöserem SPSS-Buch findet sich der Hinweis, dass sich die Normalverteilungsannahmen (u.a.) bei zunehmendem Stichprobenumfang stark relativieren.
Des Weiteren müsste in jedem Statistik-Buch auch ein Hinweis auf das sog. Zentrale Grenzwerttheorem zu finden sein.
(Das wird meistens in Zusammenhang mit der NV-Anwendungsvoraussetzung für die (Einfaktorielle) ANOVA u.a. genannt.

- Ab (Teil-)Stichprobenumfängen von 35 (anderwo wird n =50 genannt) spielt der NV-Verteilungsscheck kaum noch ein Rolle.
- Hängt natürlich immer davon ab, wie stark die Verteilung in der Stichprobe rechts- oder linksschief ist.

Gruß
S.