Guten Tag,
ich habe in meinem Datensatz 3 Ordinalskalierte Variablen, bei denen Personen nach ihren Meinungen und Zustimmungen auf einer Skala (Stimme gar nicht zu - Stimme völlig zu) befragt werden.
Ich soll nun aus den 3 Variablen eine neue Variable entwickeln, welche die Sichtweisen aller 3 Variablen zusammenfasst.
Ich weiß leider nicht genau wo ich anfangen soll. Meine Strategie war folgendes: Transformieren --> Variable Berechnen.
Dort habe ich eine neue Variable erstellt und diese neue Variable soll die alten 3 Variablen summiert ergeben (Sprich: v1+v2+v3=v_Neu)
Das Problem hierbei ist jetzt, da meine Skala nicht mehr von 1-7 geht, sondern durch das addieren der 3 Variablen geht die Skala von 3-21
An dem Punkt weiß ich leider nicht was ich machen soll, um eine Skala von 1-7 zu erhalten, welche die Ergebnisse der letzen 3 Variblen repräsentiert.
Habe es ebenfalls versucht mit (v1+v2+v3)/3 = v_NEU.
Hierbei kommen jedoch keine ganzen Zahlen auf der Skala heraus, sondern sowas wie 1,33 oder 6,66 usw..
Ich hoffe ihr versteht mein Problem und könnt mir ein wenig weiterhelfen.
Mfg
Mehrere Ordinalskalierte Variablen Transformieren
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Re: Mehrere Ordinalskalierte Variablen Transformieren
Hallo
also wenn du mittelwerte oder summen bildest, sieht du deine Variablen als intervallskaliert an
und nicht als ordinal, das ist kein Problem deine Daten können als intervallskaliert gewertet werden.
Die Messung ist mit Messfehler behaftet, und deshalb glaubt mancher ordinal sei angemessener, falsch!
Es liegt intervallniveau mit messfehler vor, deshalb summiert man die items ja auch um den Fehler zu verkleinern.
Du hast kein Problem, das arithmetische Mittel zu bilden ist der richtige weg, und die dezimalstellen
sind auf intervallniveau kein Problem.
Wenn du auf ordinalniveau denken willst mußt du den median (als quasi Mittelwert) nehmen das macht aber Probleme:
VP1: hat 2 3 7 ---> Median 3
VP2: hat 2 3 4 ---> Median 3
--> 2 3 7 = 2 3 4 ordinal geht das nicht anders.
gruß
dutchie
also wenn du mittelwerte oder summen bildest, sieht du deine Variablen als intervallskaliert an
und nicht als ordinal, das ist kein Problem deine Daten können als intervallskaliert gewertet werden.
Die Messung ist mit Messfehler behaftet, und deshalb glaubt mancher ordinal sei angemessener, falsch!
Es liegt intervallniveau mit messfehler vor, deshalb summiert man die items ja auch um den Fehler zu verkleinern.
Du hast kein Problem, das arithmetische Mittel zu bilden ist der richtige weg, und die dezimalstellen
sind auf intervallniveau kein Problem.
Wenn du auf ordinalniveau denken willst mußt du den median (als quasi Mittelwert) nehmen das macht aber Probleme:
VP1: hat 2 3 7 ---> Median 3
VP2: hat 2 3 4 ---> Median 3
--> 2 3 7 = 2 3 4 ordinal geht das nicht anders.
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dutchie
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Re: Mehrere Ordinalskalierte Variablen Transformieren
Danke erstmal für die Antwort.
Versteh ich das jetzt richtig dass ich die Variablen erst addieren muss und dann durch 3 teilen ?
Was genau muss ich oben in der Menüleiste machen, damit ich zum gewünschten Ergebnis komme ?
Versteh ich das jetzt richtig dass ich die Variablen erst addieren muss und dann durch 3 teilen ?
Was genau muss ich oben in der Menüleiste machen, damit ich zum gewünschten Ergebnis komme ?
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Re: Mehrere Ordinalskalierte Variablen Transformieren
hallo Bamoas
ich würde das so machen:
Transformieren-->
Variablen berechen:
mean(v1,v2,v3)=v_neu
oder so:
(v1+v2+v3)/3 = v_NEU.
bei fehlenden Werten führen beide Varianten zu unterschiedlichen Ergebnissen.
gruß
dutchie
ich würde das so machen:
Transformieren-->
Variablen berechen:
mean(v1,v2,v3)=v_neu
oder so:
(v1+v2+v3)/3 = v_NEU.
bei fehlenden Werten führen beide Varianten zu unterschiedlichen Ergebnissen.
gruß
dutchie