Skalenniveau von Häufigkeiten

[munker]

Hallo an alle,

obgleich mir die Antwort auf meine Frage eindeutig erscheint, macht mich gerade dies irgendwie stutzig und ich wäre für hilfreiche Anmerkungen sehr dankbar.

Datenlage: In einem Datensatz sind mehrere ordinalskallierte Variablen enthalten. Die neugebildete Variable, die für die Analyse verwendet werden soll, ist die Anzahl der Häufigkeiten mit denen ein Ereignis X in diesen Variablen auftritt (für unterschiedliche Personen, die sich wiederum in verschiedene Gruppen einteilen).

M.E. gibt es keinen Grund, warum man nicht davon ausgehen kann, dass die Häufigkeitsvariable, mit der die Analyse durchgeführt werden soll, intervallskaliert ist. Das Ereignis X kann bei manchen Personen 5 mal auftreten, bei anderen 6 mal, bei wieder anderen 10 mal und bei anderen 0 mal usw.

Kann ich also davon ausgehen, dass die Häufigkeitsvariable intervallskaliert ist und dementsprechend alle Verfahren durchgeführt werden können, die intervallskalierte Daten erfordern?


Vielen Dank für Eure Antworten!
Martin

[dutchie]

Hallo munker

ja, dem ist so, eine Häuigkeit ist metrisch, wie z.B. Anzahl Kinder,usw.
so weit ich das übersehen kann auf Basis deiner Schilderung.

stutzig mach mich nur, wie diese Variable zustandekommt.
wenn du Items eines Fragbogen hast und denen nur ordinalniveau zuordnest. 1 2 3 4 5 als Antwortformat einer rating skala...?
Ich frag mich auch was diese Häufigkeit, dann mißt...?
Das ganze klingt sehr ungewöhnlich...?

gruß
dutchie

[munker]

Hallo Dutchie,

danke für die Antwort.

Zum Zustandekommen der Variablen:
Es wurden verschiedene Parameter (k=14) pro Person erfasst, die jeweils ordinalskaliert gemessen wurden: -1= Verschlechterung; 0= keine Veränderung, 1= Verbesserung.
Analysiert werden sollen jedoch die Anzahl an Verschlechterungen, Verbesserungen und die Anzahl keiner Veränderungen über diese 14 Parameter hinweg. Die drei zu analysierenden Variablen beinhalten folglich jeweils die Anzahl der entsprechenden Ereignisse.

Ich gehe nun davon aus, dass ich bei den drei Variablen, die selbstverständlich von einander abhängig sind, nun Intervallskalierung vorliegt.

Oder ändert sich durch das Zustandekommen der Variable nun etwas an Deiner Aussage?

Viele Grüße
Martin

[dutchie]

hallo munker
Du machst aus 14 Variablen 3...aber eigentlich nur 2...
also das ist ganz merkwürdig, da kann ich spontan kein Urteil abgeben.

Ich nehme an die Daten liegen nur so vor wie sie ...bla blab...nun mal vorliegen.
Was sind denn das für Parameter ? medizinischer Bereich?...
also eine VP mit 10 Verbesserungen und Keine Veränderung = 4
und eine VP mit 10 Verbesserungen und 4 Verschlechterungen ist nicht gleich
wenn ich mir nur die Verbesserungen anschaue.
VP1 mit 10 Verbesserungen und 4 Verschlechterungen
VP2 mit 9 Verbesserunegn und 4 mal gleichheit
das ist das problem Medallienspiegel....
VP1 > VP2 ????
du kannst versuchen Anzahl Verbesserung minus Anzahl Verschlechterung

Das bleibt auf ordinalniveau (oder sogar schlechter), meiner ansicht nach, bin mir aber noch nicht abschließend sicher.

gruß
dutchie

[dutchie]

hallo

man kann ohne zusatzinformation nicht hochskalieren.
Du musst eine Variable bilden, die dann nur ordinal ist.
Verbesserung minus Verschlechterung, bei Gleichheit dieser Differenz die Anzahl "keine Veränderung" hinzuziehen,
dann die Anzahlen vergessen und ränge vergeben.

gruß
bis auf weiteres
dutchie

[dutchie]

wieder was neues:
VP1: 7 0 7 :7 Verschlechterung und 7 Verbesserungen und-->
VP2: 1 12 1
sind die gleich? das ist ein komplett anderes Geschehen.
du hast in den 14 Variablen erstmal nach clustern (klassen) zu suchen....

gruß
dutchie

[munker]

Danke Dutchie.Eine Clusteranalyse ist nicht notwendig. Die 14 Parameter werden theoretisch abgeleitet, es geht nicht darum, eine Struktur in den Daten zu finden.

Und ich bilde - wie geschrieben - drei (nicht eigentlich zwei) Variablen. Es geht auch überhaupt nicht darum, dass die drei Variablen miteinander verrechnet werden sollen.
Die Ordinalskalierung der 14 Variablen beinhaltet jeweils drei Stufen, wobei die niedrigste Stufe für eine Verschlechterung, die mittlere Stufe von keiner Veränderung und die höchste Stufe für einer Verbesserung spricht. Der Einfachheit halber (da dies m.E. vollkommen unerheblich ist), werden die drei Stufen durch einen Beurteiler festgelegt.

Datenbeispiel

VP 1; -1;0;1;1;0;1;1;0;-1;1;0;1;1;-1

Und dies für 50 Vpn.

Mich interessiert jetzt, ob, wenn ich drei neue Variablen bilde ("Verbesserung"; "Stagnation"; Verschlechterung"), welche die Häufigkeiten jeweils für -1, 0 und 1 enthält, diese intervallskalliert sind.

Beispiel:
VP 1; -1;0;1;1;0;1;1;0;-1;1;0;1;1;-1; Verbesserung=7, Stagnation=4; Verschlechterung=3

Ich hoffe, ich konnte das nun besser erklären.

Mir leuchtet nicht ein, warum das nun eine "Hochskalierung" sein sollte. Die zu analysierenden Häufigkeiten müssten doch intervallskaliert sein - es sei denn Häufigkeiten sind es generell nicht. Da es doch für die Analyse und die Anforderung an die Daten keinen Unterschied machen sollte, ob es bei den Häufigkeiten über eine Anzahl von "Verbesserungen" oder Anzahl an Kindern geht. 1 Kind ist weniger als 2 Kinder und der Unterschied zwischen 1 und 2 Kindern ist genauso groß wie zwischen 2 und 3.

Oder stehe ich da vollständig auf dem Schlauch?

Viele Grüße
Martin

[dutchie]

hallo

ich weiß schon was du machst, ich weiß auch wie du auf die Idee kommst.
und jede einzelne deiner Variablen ist intervallskaliert,ja!!
aber nur alle drei Variablen zusammen beschreiben die Veränderung.
Die hast die drei Ausprägungen einer Variablen in drei unterschiedlich Variablen transformiert.
die14 Parameter sind nur Messwiederholungen.
Die anzahl der Goldmedallien: USA 14 -- Japan 11
USA ist besser um 3 Medallien, aber nur wenn man von Silber und Bronze absieht
die wahrheit sieht so aus USA 14G 0S 100B --- Japen 11G 100S 0B
können die drei Goldenen 100 silberne aufwiegen?
In der Variable Gold ist keine Information über die anderen beiden.
und nur alle drei entscheiden über das Länder ranking.

Da die drei Variabeln intervallnivieau haben, kann ich pro VP auch einen Mittelwert der drei bilden,oder?
dann hab ich aus 14 ordinalen Variblen einen Mittelwert gemacht, und das ist doch genau das was nicht geht.

Denk dir mal 10 nominale Variabeln, Farbe Hose, Farbe Hemd, Farbe Schuhe usw.
rot =1 ich zähle jetzt die Anzahl roter Sachen -->7 das ist intervallskaliert, dann noch drei blaue--->3
ich kann jetzt ausagen treffen über die anzahl rot zb der Mittelwert roter sachen bei Frauen usw. das macht sinn.
Niemand würde aber auf Idee kommen Variable rot und Variable blau zusammenzuzählen. andere Variable.
Wo ist der Unterschied zu deiner Situation?
Aber ich weiß nicht was da gemessen wird...

gruß
Dutchie

[munker]

Hallo Dutchie,

vielen Dank noch einmal.

Ja, dass die Auswertung der drei Variablen bzw. die Interpretation der Auswertung schwierig ist, ist klar.

Ich wollte übrigens nie aus diesen drei Variablen den Mittelwert pro Vp berechnen. Aber für jede Variable kann dann der Gruppenmittelwert berechnet und entsprechend analysiert werden. Die Mittlung der drei Variablen ist inhaltlich - wie Du schreibst - unsinnig.

Viele Grüße
Martin

[dutchie]

Hallo

Aber für jede Variable kann dann der Gruppenmittelwert berechnet und entsprechend analysiert werden

...unsinnig ist aber auch die Interpretation der Verbesserung als Veränderung...
bitte ganz vorsichtig sein... damit... eigentlich würde ich dich lieber ganz davon abbringen...aber du wackelst schon gell?
lieber wäre mir fast du erklärst, das dreistufige ordinalniveau der 14 Variablen zu intervallniveau, und rechnest ganz normal weiter.
by the way... es gibt möglichkeiten aus 14 x ordinal intervall zu machen.

gruß
dutchie