Problem Errechnen Signifikanz

[bornholm]

Einen schönen guten Morgen im Statistic Tutorial!

Zur Erklärung:
Ich habe eine MitarbeiterInnenumfrage (n=150) und möchte nun herausfinden, ob es einen Zusammenhang zwischen den demographischen Daten und den gestellten geschlossen Fragen (7stufige Skale) gibt.

Mein Problem:
Ich habe das ganze Mal mit dem Kruskal Wallis Test gerechnet. Zur Kontrolle habe ich die Signifikanzen zwischen den einzelnen demographischen Daten verglichen und bin auf folgendes gestossen:

Dienstjahre mit Geschlecht hat den Wert ,007
Geschlecht mit Dienstjahre ,002

Dienstjahre mit Position ist ,009
Position mit Dienstjahre jedoch ,002

Dies zog sich bei allen Vergleichen mit den Dienstjahren durch...

Die Werte Gechlecht mit Position und umgekehrt (und auch die Vergleiche mit den weiteren demograph Daten) waren ident


Meine Frage

Woran kann das liegen?

(Das einzige was Diensjahre von den anderen demograph. Fragen unterscheidet ist:
es gibt 3 Anwortkategorien (alle anderen 2) und daher habe ich bei der Berechnung zwei Freiheitsgrade angegeben, bei den anderen einen - kann es dass sein??

und da kommt dann natürlich die Folgefrage: stimmen dann überhaupt die Werte Zusammenhangsvergleich demopraphischen Daten mit den 7-Stufigen Antwortskalen?) und das führt dann natürlich zur Folgefrage, ob ich beim Berechnen was falsch bzw. ob ich überhaupt das "falsche" berechnungsverfahren angewendet habe...


Merci vielmals und verschneite Grüße aus Österreich,
Barbara

[Noonen]

Hallo Barbara

Mir ist folgendes nicht klar:
Du rechnest Kruskall-Wallis --> Deine unab. Var. hat somit mehr als zwei Stufen und die abh. Variable ist nicht normalverteilt. Was sind denn das für Variablen? Könntest Du UV und AV kurz beschreiben.

Vergleich der Signifikanzen --> Was hast Du da genau gemacht? Einfach alle Var. in eine Korr.rechnung genommen? Was für eine Korr.? Hast Du Syntax verwendet. Gib sie ihr doch mal an.

Gruss
Patrick

[bornholm]

Hi Patrick!

Danke für deine Antwort. Zu deinen Fragen:
Ich habe zuerst einen Normalverteilstest gemacht (unter nichtparametrische Tests den K-S-Test) und die Werte der Irrtumswahrscheinlichkeit lagen bei allen 100 Variablen zwischen 0,002 und 0,000. Insofern war mal meine ANnahme, dass es sich um keine Normalverteilung handelt.

UV sind die Demographischen Daten (Geschlecht, Position, Arbeitsbereich mit je zwei Antwortkategorien und Dienstjahre mit drei ANtwortkategorien)

AV sind Einschätzungsfragen zum Betrieb (Klima, Umgang KundInnen, Vergütung, Führung,.....) auf einer 7stufigen Skala von trifft völlig zu bis trifft gar nicht zu.

Dann habe ich den Kruskall-Wallis-Test gerechnet (nonparametric tests -> K Independent Samples -> in die "Test variable list" habe ich alle Einschätzungsfragen (und die jeweiligen anderen 3 demographischen Fragen) gegeben und in "grouping variable" enweder geschlecht, position, arbeitsbereich oder diesntjahre. Bei den ersten drei habe ich unter "define range" min 1 und max 2 und bei dienstjahre min 1 und max 3 eingegeben und dabei ist mir der Unterschied in den Werten aufgefallen, der ja so nicht sein dürfte...

Ich habe jetzt auch noch unter correlate -> bivariate -> kendall´s tau-b und spearman gerechnet und alle Signifikanzwerte von Geschlecht, Position und Arbeitsbereich zu den Einschätzungsfragen sind bei kendallßs tau-b und kruskall Wallis identisch. beim spearman gibts tw. abweichungen bei der zweiten bzw. dritten komastelle zu den beiden anderen tests...
nur Dienstjahre und die Einschätzfragen stimmt wieder nicht überein... (also zwischen spaerman und k-t bis auf zum Teil die dritte oder zweite komastelle schon, aber zum k-w nicht)

Das sieht ja fast so aus, als hätt ich da beim k-w test und den dienstjahren was falsch gemacht...
was sagst du da dazu??

Merci Mal und immer mehr Schnee...
Grüße
Barbara