Auswertungsmethode gesucht

[Lo_1003]

Hallo,
ich habe schon viel dazu gelesen und bin mir dennoch unschlüssig, daher wollte ich meine Frage selber einmal stellen:

Ich möchte den Zusammenhang zwischen zwei oder mehr Variablen untersuchen, das "Problem" dabei ist, dass meine abhängige Variable mit einem Item mit 6 Stufigen Antwortformat erfasst wird, also meinem Verständnis nach ordinalskaliert.
Ich habe mehrer Unabhängige Variablen, ein paar davon sind ebenfalls mit einem Item und 6-stufigem Antwortformat erfasst, also auch ordinalskaliert. Orientiert sind die Antwortformate an den Likertskalen.

Gibt es die Möglichkeit hier eine Regressionsanalyse durchzuführen ohne die Ergebnisse zu sehr zu verfälschen? Für eine lineare Regressionsanalyse gilt ja die Voraussetzung, dass die Variablen intervallskaliert sein müssen.
Es wird ja diskutiert ob Likert-Skalen als intervallskaliert angesehen werden können, da ich aber einzelne Items habe und keine Zusammenfassung über mehrere Items, bin ich noch unsicherer, ob es möglich ist diese wie Intervallskaliert zu behandeln?

Wäre sehr dankbar, wenn mir hier jemand weiterhelfen könnte

[dutchie]

Hallo Lo_1003,

sorry, aber dies ist eine etwas nervige Frage!

Es wird ja diskutiert ob Likert-Skalen als intervallskaliert angesehen werden können

nein, wird es nicht.

mit einem Item und 6-stufigem Antwortformat erfasst

also mit nur einem, wenn du nur ein Item hast und wahrscheinlich online erhebst
warum verwendest du eine 6er ratingskala und keine visuelle Analogskala?
Diese liese Merkmalsausprägungen von z.B. 0 bis 100 zu, hättest du dann auch so ein
ordinal intervall Problem?

ohne die Ergebnisse zu sehr zu verfälschen

Es ist nicht richtig, dass die ordinale Messung weniger Fehler macht als die metrische!
Die metrische Interpretation hat aber den Vorteil, das man Fehler einfacher bestimmen kann.

...worin soll der Fehler eigentlich bestehen?

Wenn das Merkmal selber stetig und intervallskaliert ist (das kann man beweisen)
verschenkt man bei ordinaler Messung Information.

Wenn das Merkmal selber ordinal ist, wobei an sich nichts ordinales existiert!
das ist immer ein Abstraktion (z.B gold silber bronze) oder komplex zusammengesetzt,
wie Bildung (das hätte man besser mit IQ gemessen, aber man war zu faul)
erfindet man bei metrischer Fehlinterpretation etwas hinzu (einen Abstand), wenn das rein
zufällig passiert, passiert gar nichts, es wird eventuell nicht sig.

Dieser Fehler dreht sich um den Unterschied zwischen linearem und monotonem Zusammenhang.
Mach ein Streudiagramm (metrisch) dann hast du auf der X Achse nur 6 Werte
und drüber ein gerades Punktegestreusel, dann denk dir du verschiebst die 6 Punkte
auf der x Achse nach links und rechts, wie ändert sich der Zusammenhang?
Wenn du so wie so keinen Zusammenhang hast, ändert sich gar nichts.
....ein je ... desto, ist aber immer möglich.

Du hast in deiner ganzen Arbeit wahrscheinlich so viele andere Fehler drin,
dass das gar nicht ins Gewicht fällt, z.b. überlegt man sich vor der Gestaltung
der Fragen, wie man auswerten will, und wenn man eine Regression will, hat man auch
zweifelsfrei metrisch zu messen.

d.h. wenn das ne BA ist, ist alles gut, wenn das ne DISS ist bist du durchgefallen.
d.h. wenn das Marketing ist, ist alles gut, die sind da schmerzfrei
d.h. wenn das Psychologie ist operierst du nicht mit Fragebögen!

...also was heißt Fehler?

Du schaust in den Methoden BORTZ, zitierst das was da drin steht
und machst eine Regression, und Artikel die singel item test
behandeln findest du (in Opposition zur klassischen Test theo).

ich habe schon viel dazu gelesen und bin mir dennoch unschlüssig

...und christoph kolumbus ist einfach losgesegelt.

gruß
dutchie

[dutchie]

hallo,

noch keine Reaktion?

[Lo_1003]

Hallo dutchie,
tut mir sehr leid, dass die Frage nervig ist.
Danke für die Antwort, klingt logisch.

Ich habe mir vor der Gestaltung der Fragen schon eine Auswertungsmethode ausgewählt, die werde ich auch vornehmen, da ich jedoch nicht so fit in Statistik bin und man hier und da viel ließt, ist mir diese Frage gekommen. So à la was wäre wenn
Im Endeffekt sollen Zusammenhänge zwischen Variablen untersucht werden, dafür taugt auch eine Korrelationsanalyse.

viele Grüße

[dutchie]

Hallo Lo

du kannst deine Frage auch nochmal hier:

http://www.statistik-forum.de/

stellen.

gruß
dutchie