Spielelevel Metrisch skaliert?

[AnTap]

Hallo ihr Lieben,

Ich stehe leider gerade etwas auf dem Schlauch. in einem Pogrammierspiel haben Schüler in verschiedenen Leveln Mit Codeblöcken Labyrinthe gelöst. Ich messe die Qualität des Codes jetzt daran, wie groß das Maximum der Level ist, die ein Code insgesamt lösen kann (also zb wenn jemand einen Code geschrieben hat, der alle 8 Level lösen kann, ist das Maximum 8, hat er insgesamt keinen Code der mehr als 2 löst, ist das max 2).

Jetzt möchte ich zwei Gruppen vergleichen und feststellen, ob sich die erreichten Maxima unterscheiden. Ich bin mir aber nicht sicher, ob dies metrisch skaliert ist. Es kommt mir komisch vor, zu sagen "Das durchschnittliche Maximum liegt bei 6,34" wenn es um Level geht. Was meint ihr? Metrisch oder ordinal?


#Noob

Liebe Grüße!

[dutchie]

hallo An Tap

"Das durchschnittliche Maximum liegt bei 6,34"

damit hätte ich kein problem..level = leistung
leistung ist metrisch! aber die messung von leistung metrisch möglich?
Sind denn die unterschiede, d.h. der schwierigkeitszuwachs von Level zu Level immer gleich?
ich schätze mal nein.. ein dogmatiker würde jetzt sagen, das ist dann nur ordinal..
ich würde sagen das ist metrisch mit meßfehler..
praktisch kannst du mit ordinalniveau nichts anfangen, deskriptiv geht da wenig
also deskriptiv beschreibst du alles eher metrisch, da spielen auch ausreißer eine rolle.
Man muss das eigentlich gar nicht entscheiden, man fährt zweigleisig und macht alle auf ordinal
und dann das gleiche auf metrisch, und vergleicht die ergebnisse, stimmen die überein alles ok!

gruß
dutchie

[AnTap]

Okay danke! ich bin zu dem Entschluss gekommen, dass es ordinalskaliert sein muss. Allerdings weiß ich nicht, wie ich die Daten jetzt vergleichen kann. SPSS versucht zwar, den Mann-Whitney-U-Test zu berechnen, gibt dann aber aus, dass die Berechnung nicht möglich ist. Der Kruskal wallis test kann nur bei mehr als 2 gruppen beechnet werden...

[dutchie]

hallo

und warum kann SPSS das nicht berechnen?
herrscht konstanz in einer gruppe? geht der t-Test?

noch was: man könnte die schwierigkeitslevels irgendwie raten (beurteilen lassen)
und dies als grundlage der leistung nehmen.

gruß

[AnTap]

Der t-Test geht natürlich nicht wenn ich die Werte als ordinalskaliert eintrage. aber nonparametrisch muss es eh sein da keine normalverteilung vorliegt.
Der MWU-Test geht auch nur, wenn die Daten als metrisch skaliert angegeben werden. Ansonsten steht in der ausgabetabelle "Berechnung nicht möglich".

Müsste das eigentlich funktonieren?

[dutchie]

hallo
wundert mich?????
bei mir geht das alles unabhängig davon, als was ich die Variable in der
datenansicht unter meßniveau deklariere, da kann auch nominal stehn und der t-Test
wird gerechnet.
gruß
dutchie

[AnTap]

Hm aber das macht ja auch nicht wirklich Sinn.
Ich nutze die neuste Version (25) aber ich meine auch, dass man schon mit früheren Versionen keinen t-test mit Nominal- oder Ordinaldaten rechnen konnte
Ich frage mich jetzt aber, ist das Ergebnis denn dasselbe, ob ich ordinal oder metrisch in Spss angegeben habe?!
Wenn nein, was mache ich dann? und wenn ja, warum kann SPSS dies nicht berechnen?

Liebe Grüße

[dutchie]

hallo
wenn du alle Skalenniveaus einfach mal durchprobierst...
wie groß sind den deine gruppen?
vielleicht hast du die Variabeln als string statt numerisch deklariert?

gruß
dutchie

[AnTap]

Ich habs!!!
Das Problem war die ganze Zeit: Die Gruppenvariablen müssen manuell definiert werden. Das Ganze muss über die alten Dialogfelder gelöst werden. Dort wurde mir die Gruppenvariable aber nie angezeigt, weil sie nicht numerisch sondern eine Zeichenkette war (weiß nicht warum das ein Problem ist). Das hab ich geändert und konnte dann die Gruppenvariable auswählen und !die Gruppen manuell definieren!. Da lag wahrscheinlich das Problem, dies ist nämlich über die neuen Dialogfelder nicht möglich. Und es scheint auch nur für numerische Daten zu gehen und nur bei ordinalen abhängigen Variablen ein Problem zu sein?!
Naja es hat geklappt und das Ergebnis ist dasselbe wie bei den metrischen Daten.

Ganz lieben Dank an dich, dutchie! du hast mir sehr weitergeholfen