Hilfe bei Statistischen Verfahren für die Abschlussarbeit

[AquintusVodka]

Sehr geehrte Anwender,

ich suche den richtigen Test um folgendes Herauszufinden:
Ich liste einfach mal auf was wichtig für die Entscheidung des Tests sein könnte.

zum einen habe ich Altersgruppen (18-21, 22-25, 26-30, 31-35) .. Ordinalskaliert wenn mich nicht alles täuscht.

Zum anderen habe ich gewisse Transportleistungsbezogene Aspekte bei denen der Einfluss eingeschätzt wurde (Sehr stark, stark, weniger stark, garnicht) z.B. Same-Day Lieferung. .. Auch Ordinalskaliert wenn ich es gewichte (1, 2, 3, 4) ?

Stichprobengröße ist 400. Stichprobenauswahl wurde mit dem quota verfahren durchgeführt. Geschlecht und Alter sind also Anteilsmäßig gleich stark in der Population vertreten.

Als Beispiel möchte ich herausfinden, ob es Unterschiede bezüglich der Einschätzung in den Altersgruppen bezüglich Same-Day Lieferung gibt.

Optimal wäre wenn herauskommt, dass keine Unterschiede vorhanden sind bzw. wenn Unterschiede vorhanden sind, dass es paarweise ersichtlich ist welche Altersgruppe aus der Reihe tanzt.

Ich dachte zunächst an den Mann-Whitney U Test, allerdings testet der nur 2 Stufen richtig ? Ich bräuchte aber 4.
Dann dachte ich an Kruskal-Wallis, weil ich dort die Altergruppen in 4 Gruppen auteilen kann?

So ca. 100 Menschen sind dann in jeder Altersgruppe vertreten und dann sind die 18-21 jährigen Gruppe 1, 22-25 Gruppe 2 usw.. und jeder Mensch hat dann für den Aspekt der Same-Day Lieferung einen Wert (1, 2, 3, 4,) bezogen auf die Einflussstärke angekreuzt und am Ende ist ersichtlich aus welcher Gruppe, welche Einschätzung überwiegt und ob es Unterschiede gibt und wenn ja wo diese sind ?

Die Beispiele die ich im Internet gefunden habe haben alle deutlich mehr Stufen als nur 4. zb. 0-100
Nun für mich als jemand der wenig bis keine Ahnung hat ist es etwas verwirrend wenn ich 2 ordinalskalierte 4 stufige variablen gegenüberstelle oder ist das der richtige weg ?

Mir brennt die Birne

Vielen Dank im Voraus!

MfG,

[dutchie]

Hallo

Das klingt mir nicht nach einen geplanten Vorgang oder?
Die alterskategorien sind nicht gleichabständig!!!!!
Und diese AV von garnicht bist sehr stark wahrscheinlich auch nicht.
wenn man das besser gemessen hätte und auf intervallniveau gebracht,
hätte man diese Variablen einfach mal linear korreliert.
insofern ist auch die frage ob zusammenhang oder unterschied interessiert?

quota? du meinst du hast 200 Männer und 200 Frauen?

a) Aber eigentlich kannst du die Variablen auch als intervallniveau auffassen
du vergibst die intervallmitte als alter und fertig, dann korrelieren. Pearson Korrelation
b) Kruskal-Wallis geht auch...dann machst du aber aus Atler Nominalniveau
oder
c) oder mach mal ne 4x4 Kreuztabelle, da siehst du die Häufigkeiten der Abhängigkeit Alter mit Antwort same day dingda.
plus CHI2 test, mit erwarteten und beobachteten häufigkeiten, da siehst du am besten wer wo rauspop.
dann sind beide Variabeln aber nominal

c wäre mir am sympathischsten. aber wie gesagt geht alles.
a hat dann mehr möglichkeiten, wenn du mehrere Variablen hast.

gruß
dutchie