Ordinale und metrische Skala- 2 unabhängige Gruppen-Test?

[lony]

Hallo zusammen,

ich habe 2 unabhängige Gruppen. Das Alter habe ich ordinal in Blöcken (<20, 20-29 Jahre, 30-39 Jahre usw.) erhoben.

Nun möchte ich wissen, ob es einen Zusammenhang zwischen dem Alter (ordinal) und meinen metrisch Skalierten Variablen (Arbeitzufriedenheit) gibt. Dies möchte ich für beide Gruppen separat berechnen. Wie gehe ich vor? Als Test habe ich Spearman´s Rangkorrelation gefunden. Gehe ich da richtig vor oder bin ich auf dem Holzweg?


Frage Nummer 2: In einer Stichprobe in der beide Gruppen > 30 muss die Normalverteilung nicht beachtet werden. Also muss ich diese auch nicht berechnen und kann direkt den T-Test machen. Ist auch das der richtige Weg? Wenn ich mir die Werte angucke, sehe ich Deckeneffekte und eine negative rechtsschiefe Kurve. Trotz dessen ist der T-Test robust genug?

Ich freue mich über eure Gedanken dazu

[dutchie]

hallo lony

also alter ist nicht ordinal
du hast das suboptimal gemessen
aber alter bleibt metrisch du nimmst die intervallmitten
also z.b 25 35 als besten schätzer
und korrelierst mit pearson

du hast zwei gruppen und zwei variablen zu korreliere
in abhängigkeit von diesen gruppen, das macht die gruppe zum moderator
gibt es da eine UV und eine AV bei den korrelierten variablen
wenn ja machst du regression, ansonsten nur korrelation
und vergleichst die KoKo mittels fisher z test auf unterschiede

also die verteilungen beschreibst du aufjeden fall
das ist an sich interessant nicht nur im zusammenhang mit einem t test

gruß
dutchie

[lony]

Wie kann ich denn die Intervallmitten nehmen, wenn die Probanden nur die Jahresspanne angegeben haben? Dass die Messung nicht so optimal ist, hab ich auch schon festgestellt
Also ich wähle als Test Pearson, welcher die Stärke des Zusammenhangs von Alter und Arbeitszufriedenheit angibt. Nur was genau macht eine Gruppe zum Moderator?

Nun kommen noch mehr Fragen zurück als vorher

[dutchie]

hallo

wenn ich das richtig verstnaden habe..
wenn die Vp doch die kategorie
von 20 bis 29 angekreuzt sind die im
durchschnitt 24,5 (nicht 25 ) jahre alt
bezogen auf die grenzen der kategorie
die unterste kategorie <20 kannst du z.B
mit 15,5 ( eventuell auch mit 10 jahre) beschreiben
glaube aber nicht dass die so jung waren...
das macht im bezug auf den spearman eigentlichen
keinen effekt, aber wenn du eine Regression rechnen
möchtest ist intervallniveau eine Voraussetzung

Pearson erfasst den linearen zusammenhang
Spearman den monotonen zusammenhang
also mach einfachmal beides..

ein moderator m beeinflusst die wirkung einer
Variable x auf y
z.B. wenn ein zusammenhang bei Männern besteht
aber bei Frauen nicht, ist Geschlecht ein Moderator..

du kannst aber auch anders denken: du begreifst das alter
als nominalskaliert und machst mit den Alterskategorien und der Gruppe
eine zweifaktoriell ANOVA...

gruß
dutchie