Braucht es eine Z-Standardisierung oder Nicht

[Bex]

Hallo ihr Lieben

Obwohl ich einige Foreneinträge durchgelesen habe zu diesem Thema bin ich mir immernoch unschlüssig.
Folgendes Problem:
In meinem Datensatz werden Daten zur religiösen Sozialisierung gefragt, dazu werden 7 Items erhoben.
Item 1-3 hat eine Antwortdimension von: absolut nicht g., eher nicht g.,zweifelnd, g., stark g. (also 1-5)
Item 4-5 hat eine Antwortdimension von: überhaupt nicht wichtig,weniger wichtig, ziemlich wichtig, sehr wichtig (also 1-4)
Item 6-7 hat eine Antwortdimension von: volle Freiheit, freuen sich, bestehen drauf (also 1-3)

Handelt es sich hier um eine Nomenklatur und ich kann normal den Summenwert der Skalen ausrechnen und Relibalität per Alpha-Cronbach messen oder muss ich eine Z-Standardisierung der Skalen vornehmen?
Falls ja (was ich schon ausprobiert habe), erhalte ich einen Mittelwert von -0.1 und einen Median von -0.0006, aus der Theorie müssten das doch wohl 1 und 0 sein..(Rückschluss es handelt sch also um keine Normalverteilung).

Vielen Dank für eure Hilfe.

[dutchie]

Hallo Bex
Wer konstruiert eine Skala derart? sehr strange..
Messen die Items überhaupt dasselbe Konstrukt??
Oder sind das drei Subskalen, die gar nicht zu einem einzigen score zu aggregieren sind?

Item6-7 was ist das für ein Antwortformat?
Normal gibt es auch ein Manual zum Test der Beschreibt wie damit umgehen.
Durch die Standartisierung wird m=0 und sd=1, ist die Verteilung symmetrisch ist m=md
Wenn du sie dennoch zusammenzählen willst musst du auf jedenfall was ändern, damit sie denselben Mittelwert haben.
z-Standartisierung oder einfach codierung ändern?
Wenn du z Standartisierst bringst du die Items auf dieselbe Schwierigkeit, unter Einbeziehung der Stichprobe, d.h. jede andere Stichprobe mit anderen Ergebnissen würde bewirken, das die Items anders zusammengezählt würden, oder?
Die Summe wäre Stichprobenabhängig.
Eine schlecht VP in einer schlechten Stichprobe hätte denselben Wert wie eine gute VP
in einer guten Stichprobe, ist das gewollt???
aber so bleiben können die Items auch nicht, dann hätte ja ein durchschnitt (x=3) bei Item 1 daselbe Gewicht wie ein extrem bei item 7 (x=3).
Codierung ändern?
1 2 3 4 5 --> 1 2 3 4 5
1 2 3 4 ---> 1 2.333 3.666 5 (na klasse, total bescheuert, ich hoff das stimmt?)
1 2 3 --> 1 3 5
Da ist aber auch schräg.
Du kannst aber auch eine Faktorenanlse machen und dann mit den faktorwerten weiterrechnen.
Die Möglichkeiten seh ich.
Ich würde eher die Codierung ändern, oder mit das vor der Datenerhebung überlegen.

gruß
dutchie

[Bex]

Huhu Dutchie

Danke für deine Antwort.
An der Skalierung kann ich leider nichts machen, das ist ein vorgegebens Forschungsprogramm (und ja glaube mir, ich raufe mir immer wieder die Haare, weil ihre Insturmente so ungenau sind). Tatsächlich sollen diese Item die Religionssozialisierung der Teilnehmer messen. Andere Forscherinnen und Forscher haben das aber stets nur in die Stichprobe genommen und niemals als UV in einem Regressionsmodell. Weshalb ich jetzt tatsächlich ein wenig vor einem Problem stehe..

Item 6-7 fragt nach der Teilnahme an religiösen Events - die Antworten sind da also gekürzt, sind eigentlich ausformulierte Sätze. Das Codebook gibt genau die Codierung vor, die ich aufgeschrieben habe.

Das mit der Umcodierung hab ich mir gestern unter Dusche auch überlegt, dass halt 4 bzw. 3 den Wert 5 annimmt.

Denn, wenn ich den Z-Faktoren weiterarbeiten, kann ich zwar einen Summenwert errechnen, aber bei der Kategorisierung in niedrig sozialisiert, mittelsozialisiert und hochsozialsiert (Median +/- standardabweichung mit oberem und unterem Quantilen) verzerrt es mir die Daten ( so das Gefühl) da es dann viel mehr hoch-sozialisierte Personen gibt, als in den unstandardisierten Daten erkennbar. Aber vielleicht muss das ja so sein, weil sich die Werte verschieben..

Faktoranalyse wüsst ich jetzt nicht, wie mir das weiterhelfen sollte.


Aaaaah..

[dutchie]

Aaaaa
ein scheiß oder?

Mit der Faktorenanlyse mein ich, dass du den Faktorwert, also das "Gemeinsame" der Items einfach als UV in der nächste Regression verwendest und keine Irgendwiesumme.

Wenn du jetzt eine Summe hast, warum willst du das dann wieder in Kategorien, runterskalieren.
Ist doch schön wie einfach man Leute religiös sozialisieren kann, man verschiebt einfach die Skala.
Verzerrung ? Schön wenn man das wüßte, was ist die Verzerrung und was die Wahrheit?
Du vergleichst die Kategorisierung ohne Z-transformation mit der Kategorisierung mit z-Transformation, oder? z-trans. wie gesagt ist stichprobenabhängig, ist nicht zu empfehlen, klar dass sich das versiebt

Korreliere mal die vier Methoden
Summe mit nix, Summe mit z, Summe mit Umcode, und Faktorwert.
Die werden wahrscheinlich hoch miteinader Korrelieren.
Das Wichtigste wurde aber noch gar nicht besprochen...
Die Items sind nur dann sinnvoll zu addieren, wenn die Schwierigkeit der Items identisch ist.
Vielleicht ist das keine gute Idee einfach zusammenzuzählen, vielleicht ist eine typenbildung besser?

dann geh ich jetzt mal duschen.
gruß
dutchie

[Bex]

Alsooooo

ich hab jetzt mal von den einzelnen Items, die jeweils einen Indikator für das Konstrukt Relsoz bilden,(Glaube (Item 1-3), Werteübergabe (4-5), Veranstaltungspflicht (6-7)), jeweils den Summenwert berechnet und in einer Kreuztabelle verglichen und tadaaa es zeigt sich, dass hald Befragte Personen beim Indikator Glaube vielleicht eine SW von 4 erhalten aber bei den Werteübergabe eine SW von 2 und bei Veranstaltungspflicht SW von 1, folglich wäre eine solche Personnatürlich nicht niedrig relsoz. (Weil es ja vorderhand auch keine Gewichtung hat, welche dieser drei Indikatoren, der aussagekräftigste ist für die Relsoz).
Ergo sum: vielleicht hats tatsächlich sehr weniiiiiige religiös-soz. Personen unter den Befragten, als es zu erst den Anschein genommen hat und dann kann ich doch eine Indexierung mit den Z-Faktoren übernehmen.

Was meinst du mit die Schwierigkeit der Items identisch sind?

Tu das, ich geh jetzt mal ins Ballett-Training und knoble weiter an diesem Problem im Takt.

[dutchie]

hallo
das sieht so aus als ob die drei Skalen sich bedingen.
werteübergabe setzt glauben voraus, denn was wollen die übergeben, wenn die nicht glauben?
die Skala Glauben hat überhaupt nix mit Sozialisation zu tun, oder?
ich würde die Skalen so stehen lassen und gar nicht zusammenzählen, da sie unterschiedliche Dinge messen.

gruß
dutchie