Beurteilerübereinstimmung, 3 ordinale Kategorien, 9 Rater

[theresaf]

Ich habe folgende Daten und suche dringend Hilfe bezüglich wirklich geeigneter Übereinstimmungsberechnungen:
- 9 Rater
- 11 Objeke
- 6 Merkmale mit je 3 Kategorien: gering/gar nicht verwirklicht, verwirklicht, stark verwirklicht

Bisher gerechnet habe ich (jeweils für jedes Merkmal einzeln):
- Cohens Kappa über alle Raterpaare: echt schlecht, um .2-.3
- Friemans Ranganalyse
- Kenalls W: ganz gut, um .5-.7

Meine Fragen wären nun:
--> Kann ich die Daten tatsächlich als ordinalskaliert ansehen (eigentlich wird ja eine Rangreihe gebildet, oder?)?
--> Berücksichtigt SPSS bei der Berechnung des Kendall W Rangbindungen, die bei mir ja sehr häufig auftreten (bekomme da nämlcih eigentlich ein ganz gutes Ergebnis)
--> Sind Methoden für ordinale Daten aufgrund der Datenstruktur (nur 3 Ränge, viele Rangbindungen) überhaupt aussagekräftig, oder kommen da vielleicht viel zu gute Werte heraus?
--> Welche Übereinstimmungsrechnungen würden sich besser anbieten? Welche Aussagen fehlen noch und müssten berechnet werden?

Für Hilfe wäre ich sehr dankbar

Theresa

[Silversurfer]

Hallo,

kurz zu deinen Fragen:
- die Frage ob du sie als Rangreihe ansehen möchtest, liegt bei dir. Grundsätzlich besteht ja die Möglichkeit sie nach dem Merkmal des Verwirkichungsgrades zu ordnen.
- ja, steht zumindest im Hilfemenü bei Kendall's W
- ich würde sagen ja, auch wenn die Rangreihe sehr grob ist
- alternativ könntest du auch Kendalls Tau berechnen, bist aber meiner Meinung nach mit W nicht schlecht beraten

Viele Grüße