Zusammenfassung nominal skalierter Items zu Skala

[Nomag]

Hallo,

ich schreibe aktuell meine BA zum Thema Zusammenhang von Sprachstörungen und aggressivem Verhalten und muss dementsprechend einen Zusammenhang (Pearson) mit Hilfe von SPSS berechnen. Ich habe zuvor noch nie mit dem Programm gearbeitet und bin daher ein wenig überfordert.

Wie ich mit SPSS eine Pearson Korrelation rechne habe ich bereits herausgefunden. Da die Variable Aggressives Verhalten jedoch von mehreren Items erfasst wird, muss ich diese zu einer Skala zusammenfassen, bevor ich den Zusammenhang berechnen kann. Bisher habe ich immer nur die Kreuztabelle mit den Zusammenhängen zwischen Sprachstörungen und den einzelnen Items raus bekommen, damit kann ich aber nicht viel anfangen.

Wie man mehrere Items zu einer Skala zusammenfasst habe ich nun auch raus gefunden. Jetzt scheitere ich allerdings daran, welche Funktion ich zum Zusammenfassen der einzelnen Items verwenden soll. Alle Items sind nominal skaliert. Basierend darauf was ich bisher herausgefunden habe, würde ich wohl die MEAN Funktion verwenden, allerdings habe ich keine Ahnung, ob das richtig ist.

Wenn ich also nun mehrere nominal skalierte Items mit der MEAN Funktion zusammenfasse, eignet sich der entstehende Wert für die Berechnung einer Pearson Korrelation? Falls nicht, welche Funktion sollte ich alternativ verwenden?

Ich wäre sehr dankbar für Ratschläge!

LG Nomag

[dutchie]

hallo Nomag

du kannst keinen Mittelwert von nominalen Items rechnen!

wie sieht denn das antwortformat der Items aus?

normalerweise hat man ein rating mit solchen antwortvorgaben:

nie selten gelegentlich oft immer

wenn du Pearson machst unterstellst intervallniveau!

gruß
dutchie

[Nomag]

Hallo dutchie

Danke für deine Antwort!

Das Antwortformat ist wie von dir beschrieben. Bedeutet das, dass die Items intervallskaliert sind? Irgendwas klingelt da in meinem Hinterkopf aber das Modul zu Forschungsmethoden ist echt lange her Ich bin davon ausgegangen, dass sie nominal sind, weil dass von meiner Professorin (von der ich die Daten habe) in der Variablenansicht von SPSS so eingetragen ist. Auch dass ich eine Pearson Korrelation rechnen soll, wurde mir von meiner Professorin so vorgegeben. Wie stelle ich das denn nun am besten an?

Irgendwie muss ich die Items ja so zusammenfassen, dass eine Variable entsteht mit der ich die Pearson Korrelation rechnen kann. Oder ist das gar nicht möglich? ODER habe ich irgendwas komplett falsch verstanden?

Entschuldigung, dass ich wirklich so gar keine Ahnung habe. Ich bin für jeden Tipp dankbar!

[Pan]

Hi Nomag

Das ist möglicherweise ein technisches Problem beim Anlegen des Datensatzes gewesen (SoSciSurvey macht es z.B. ganz gern, dass es alle Skalen erstmal pauschal auf nominal stellt, wenn man den Datensatz runterlädt und in SPSS öffnet). Sofern die Variable aber korrekt erhoben wurde und sie intervallskaliert ist (wovon ich jetzt einfach mal ausgehe, wenn Deine Professorin sagt, Du sollst damit Pearson berechnen), dann kannst Du das ganz einfach beheben, indem Du in SPSS die Variable auf Skala umstellst. (Das geht, indem Du bei Deinem Datensatz unten auf "Variablenansicht" gehst und dann in der vorletzten Spalte von rechts "Maß" auswählst und dann im Dropdown-Menü auf "Skala" für alle entsprechenden Variablen.)

Und ja, das weitere Verfahren funktioniert dann wie von Dir beschrieben über die MEAN Funktion. Damit kannst Du beliebig viele Items durch Komma getrennt aneinanderreihen.

Gruß Pan

[Nomag]

Hallo Pan,

ich danke dir! Das werde ich nachher mal probieren. Angenommen ich würde die Angabe in SPSS jetzt auf nominal lassen, würde dann eine Fehlermeldung kommen oder nur Mist dabei herauskommen? Ich werde wohl einfach mal ein bisschen rum probieren

LG

[Pan]

Das kann ich Dir aus dem Kopf gerade gar nicht sagen, aber SPSS rechnet auf jeden Fall sehr viele Sachen einfach stumpf aus, wenn man etwas eingibt. Auch dann, wenn das inhaltlich nicht so besonders viel Sinn ergibt.

Kann mir vorstellen, dass SPSS dann einfach über die zugeordneten Zahlenwerte mittelt und vermutlich sogar etwas ähnliches rauskommt wie wenn man das als Skala einstellt (einfach weil die Zahlenwerte zufällig den angekreuzten Skalen entsprechen). Aber riskieren würde ich es nicht, denn inhaltlich kann man keinen sinnvollen Mittelwert aus (tatsächlich) nominal skalierten Variablen bilden und ich kann mir vorstellen, dass SPSS dann Unfug macht

[dutchie]

hallo ihr Lieben

... dann sind die Items intervall und können zusammengefasst werden..
mean geht aber mit fehlenden werten anders um !!! mean ignoriert diese!
wenn eine VP von 10 Item nur 1 beatwortet hat, ist der mean=1
man sollte die Vp aber ausschließen!

..also erstmal feststellen ob werte fehlen.

das "Meßniveau" in der Variablenansicht hat auf die Berechnug keinen Einfuß!
probier das aus ...weil ja immer eine "Zahl" in der Datei (vorne) steht, egal was man für ein Messniveau hinten einstellt.
falsch wäre wenn du nominales wie rot =1 und gelb = 2 und grün = 3 mittelst --> mean = 2
SPSS würde das aber machen!! egal was "hinten" steht weil "vorne" immer Zahlen stehen, wenn Typ = numerisch
das lable (also die Farbe) wird ignoriert, also: man muß wissen auf welchen niveau man sich bewegt!

Unterschieden wird rechnerisch nur zwischen numerisch (Zahl) string (buchstabe) und datum (Jahreszahl)
das wird aber auf "Typ" eingestellt...man kann z.B. mit string keinen mean machen, das wäre eine Fehlermeldung.
das Messniveau hat aber Einfluß auf die Diagramme!

gruß
dutchie

[Nomag]

So, ich habe jetzt mal ein wenig herumprobiert und mir den Datensatz (der mir von meiner Professorin so auf den Stick gezogen wurde) nochmal genau angesehen.

Ich habe über MEAN die neue Variable erstellt und damit dann auch mal eine Korrelation gerechnet. Raus kam ein Zusammenhang von -0,064. Das passt zu dem Ergebnis, dass ich erwarten würde.

Mir ist aber gestern Abend noch eingefallen, dass meine Professorin sowas gesagt hatte wie "die Skala zum aggressiven Verhalten brauchen sie ja, also lasse ich ihnen die drin". Ich hab dann mal nachgeschaut und tatsächlich hatte sie die neue Variable, also die Skala zum Aggressiven Verhalten schon erstellt. Und die Werte, die sie dort hatte waren meine aber eine Kommastelle vorgerückt. Also da wo ich mit der MEAN Funktion 0,1 raus habe, hat sie 1,0 raus. Das hat mich etwas verunsichert, also habeich gerade nochmal ein wenig experimentiert.

Und siehe da: Wenn ich die neue Variable über die SUM Funktion, also die Summe berechne, bekomme ich die gleichen Ergebnisse wie meine Professorin! Und ich gehe mal davon aus, dass ihre Ergebnisse richtig sind Damit habe ich dann auch eine Korrelation gerechnet und das Ergebnis ist -0,061, also sehr ähnlich dem Ergebnis, das ich raus hatte.

Ich werde jetzt also mit der Skala meiner Professorin rechnen, bzw mit der über die SUM Funktion rauskommenden Variable, die ja die gleichen Ergebnisse aufweist.
Vielleicht kann mir hier aber nochmal jemand bestätigen, dass es Sinn macht die neue Variable über die SUM Funktion zu berechnen? Nur damit ich mich sicherer fühle

[Nomag]

Hallo,

und schon geht es mit den Fragen weiter

Das mit der Skala hat sich ja nun geklärt. Die Korrelation habe ich auch bereits berechnet und das Ergebnis passt zu dem was ich erwartet habe. Jetzt ist mir aber ein neues Problem aufgefallen, für das ich alleine keine Lösung finde.

Ich untersuche ja den Zusammenhang von Sprachstörungen und Aggressivem Verhalten. Dafür habe ich ja nun auch schon einen Wert. Jetzt möchte ich aber noch nach Geschlecht unterscheiden. Also berechnen, wie hoch der Zusammenhang von Aggressivem Verhalten und Sprachstörung jeweils bei Mädchen und bei Jungen ist. Das Geschlecht wurde so erfasst, dass 1 = männlich und 2 = weiblich ist.

Um das zu berechnen müsste ich ja 1. die Geschlechter trennen, 2. selektieren bei welchen Jungen und Mädchen jeweils eine Sprachstörung vorliegt und dann 3. für diese den Zusammenhang mit der bereits erstellten Skala berechnen.

Wie um Himmels Willen stelle ich das bitte an? Muss ich die Variablen Geschlecht und Sprachstörung wieder irgendwie zusammenfassen? Das macht aber doch keinen Sinn... Aber wie soll das sonst gehen?

Ich bin wirklich absolut hilflos und wüsste sonst nicht wo ich nachfragen sollte. Ich bin für jede Hilfe dankbar!

[dutchie]

hallo

das wast du willst nennst sich Modertionsanalyse
mit Moderator Geschlecht
d.h. Sprachstörung wirkt auf AV bei Jungen anders als bei Mädchen!

du macht bei SPSS erstmal über [Daten] --> [datei aufteilen]--> nach geschlecht
dann den Zusammenhnag berechnen, dann macht er zwei zusammenhänge..
prüft aber nicht ob die sich sig unterscheiden!

besser du klickst das über eine zeifaktorielle ANOVA, wenn AV = Agresssion intervallskaliert ist
und die zwei UVs nominal (scheint mir so zu sein)...

gruß
dutchie