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Hallo zusammen,

ich bin gerade an meiner Auswertung, in der ich jeweils eine unabhängige mit einer abhängigen Variable in einer Kreuztabelle anschaue (Stichpribe 1656) Der p-Wert ist fast immer .000 (also <.001) und somit signifikant bzw. die Nullhypothese kann verworfen werden. Jetzt habe ich allerdings bei einigen Tabellen folgendes stehen:

Chi-Quadrat
Wert: 202,343 (a)
df: 10
Asymptotische Signifikanz (zweiseitig): 0,000

(a) 4 Zellen (22,2%) haben eine erwartete Häufigkeit kleiner 5. Die minimale erwartete Häufigkeit ist 1,23.

Wenn weniger als 20% der Zellen die erwartete Häufigkeit kleiner 5 haben, ist der Chi-Quadrat-Test erfolgreich, stimmt? Bei diesem Fall jedoch ist müsste ich weitere Tests machen, oder? Ich verstehe nicht, wie ich hier weiter gehen kann. Die Signifikanz kann ich vermutlich so nciht stehen lassen.

Vielleicht kann mir hier jemand weiterhelfen. Vielen Dank!!

Hi,

- wie sieht die gemeinsame Verteilug deiner zwei kategorialen Variablen konkret aus?

Gruß
S.

Was genau meinst du damit?

Hier ein Beispiel mit 2 Variablen:
- abhängige Variable: Zufriedenheit (ZUF) --> Ordinal
1 = Erwartungen wurden erfüllt.
2 = Erwartungen wurden übertroffen.
3 = Erwartungen wurden nicht erfüllt.

- unabhängige Variable: Dienstleistungsqualität (DLQ3) --> Ordinal
1 = sehr schlecht
2 = schlecht
3 = teils/teils
4 = gut
5 = sehr gut

Meine Hypothese grob: Die Dienstleistungsqualität hat einen positiven Einfluss auf die Zufriedenheit.

Angefügt sind die Auswertungstabellen. Ich glaube, bei ordinalen Skalen kann ich gar nicht mit Chi-Quadrat arbeiten, oder? Kendall-Tau meine ich...Dann kommen auch ganz andere Ergebnisse raus (nämlich nicht signifikant).

Vielleicht hilft das?

Vielen Dank!

Liebe Grüße
F.

Hi,

Hier ein Beispiel mit 2 Variablen:
- abhängige Variable: Zufriedenheit (ZUF) --> Ordinal
1 = Erwartungen wurden erfüllt.
2 = Erwartungen wurden übertroffen.
3 = Erwartungen wurden nicht erfüllt.

Wieso 'ein Beispiel'? Es muss sich um das handeln, was Dich interessiert.
Aber zu deinem Beispiel:

Du kannst die AV umcodieren derart:
1 = Erwartungen wurden nicht erfüllt
2 = Erwartungen wurden erfüllt.
3 = Erwartungen wurden übertroffen.

Dann eine Spearman-Korrelation berechnen lassen mit Signifikanztest.

Gruß
S.

strukturmarionette hat geschrieben:Hi,

Wieso 'ein Beispiel'? Es muss sich um das handeln, was Dich interessiert.
Aber zu deinem Beispiel:

Du kannst die AV umcodieren derart:
1 = Erwartungen wurden nicht erfüllt
2 = Erwartungen wurden erfüllt.
3 = Erwartungen wurden übertroffen.

Dann eine Spearman-Korrelation berechnen lassen mit Signifikanztest.

Gruß
S.

Ja, ein Beispiel aus meiner Arbeit Danke! Also Spearman-Korrelation über Kreuztabellen und dort Signifikanz ablesen?

Habe es über Korrelationen gemacht - sollte klappen. Dann kommt eine SIgnifikante Korrelation raus. Danke!