Fragen und Diskussionen rund um die Arbeit mit SPSS. Für allgemeine Statistik-Themen, die nicht mit SPSS zusammenhängen, bitte das Statistik-Forum nutzen.
Hallo,
ich schreibe an meiner Diplomarbeit und habe folgendes Problem:
Ich bin nicht sicher, ob die Likert-Skala(von 1- "trifft gar nicht zu" bis 5-"tfifft völlig zu" ) eine Ordinalskala oder Intervallskala ist Ich finde keine eindeutigen Informationen oder ich kann es nicht richtig verstehen
Danke im Voraus[/img]
eigentlich ist es eine ordinalskala. man kann sie jedoch als intervallskala verstehen, wenn sie gut konstruiert ist. jedenfalls findet man viele äusserungen in diese richtung. evt. ist es aber gar nicht relevant, da die verfahren für ordinal- und intevalldaten beide ungefähr die selben resultate liefern.
Hallo Patrick,
vielen dank für deine Antwort!Zwei Fragen dazu:
1.Was meinst Du: "man kann sie jedoch als intervallskala verstehen, wenn sie gut konstruiert ist"- Wann ist eine Skala gut konstruiert???
Ich habe die Likert-Skala(von 1- "trifft gar nicht zu" bis 5-"tfifft völlig zu" )- ist sie gut konstruiert?
2. Du behauptest, dass: "die verfahren für ordinal- und intevalldaten beide ungefähr die selben resultate liefern". Wie ist es möglich, wenn man (oder SPSS) verschiedene Formeln bei unterschiedlichen Skalenniveau nutzt und danach unterschiedlichen Resultate erfolgen. Warum brauchen wir dann diese Skalenniveau, wenn wir am Ende die selben Resultate haben?? Oder habe ich Dich falsch verstanden?
lg
Milena
Die Likertskala von 1 bis 5 kann unterschiedlich gestaltet werden. Man kennzeichnet nur die Pole (so wie Du es gemacht hast) oder man kann z.B. alle Punkte benennen: schlecht - eher schlecht - mittelmässig - eher gut - gut). Diese Begriffe sind aber manchmal heikel - weil nicht alle Pbn nicht alle das selbe verstehen unter 'eher gut'.
Anyway. Wenn die Abstufungen zwischen den Punkten einigermassen gleich ist (davon würde ich ausgehen bei z.B. schlecht o--o--o--o--o gut), dann kann von einer intervallskalierten Skala ausgegangen werden.
Den zweiten Punkt habe ich etwa salopp beschrieben. Du kannst das selber mal ausprobieren. Wenn Du eine Hypothesentestung machst, verwende doch einfach einmal das Verfahren für Intervall-Daten und dann noch für Ordinaldaten. Wahrscheinlich wirst Du für beide ein ähnliches Resultat erhalten (sign. oder nicht-sign.).
Mich beruhigt das insofern, als dass ich dann nicht so sehr fixiert sein muss auf die Qualität der Daten (Normalverteilung etc.).
Was nicht heissen soll, die Sache unseriös anzugehen! Wenn nicht alle Voraussetzungen für einen Test gegeben sind, dann nimmt man halt die nichtparametrischen Verfahren....
Gruss
Patrick
Hallo Patrick,
danke für die schnelle Antwort.
In meiner Diplomarbeit erfolgt die Erhebung mittels zwei Fragebögen.
Die Likert-Skala in dem ersten Fragebogen ist: (1)trifft gar nicht zu- (2)trifft kaum zu- (3)trifft etwas zu- (2)trifft ziemlich zu- (2)trifft völlig zu
Im zweiten Fragebogen : (1) sehr selten-(2) selten-(3)manchmal-(4)oft-(5)sehr oft.
Soweit ich verstanden habe, sind die beiden intervallskaliert
-> sehr unwichtig - unwichtig - teils/teils - wichtig - sehr wichtig
sowie
-> sehr gering - gering - mittel - groß - sehr groß
Und wenn man sie als intervallskaliert betrachtet, ist es dann auch sinnvoll einen Mittelwert, Standardabweichung, Min / Max, Schiefe, Kurtosis, Spannweite und Varianz zu berechnen?
Oder sollte man sie als ordinal betrachten und besser den Median, Modus, und das 1. und 3. Quartil betrachten?
Sollte man bei der Berechnung "Werte sind Gruppenmittelpunkte" (also Annahme, dass es sich um gehäufte Daten handelt) aktivieren?
-> sehr unwichtig - unwichtig - teils/teils - wichtig - sehr wichtig
sowie
-> sehr gering - gering - mittel - groß - sehr groß
Ich hätte keine Probleme, Skalen mit diesen Werten als intervallskaliert zu behandeln.
Und wenn man sie als intervallskaliert betrachtet, ist es dann auch sinnvoll einen Mittelwert, Standardabweichung, Min / Max, Schiefe, Kurtosis, Spannweite und Varianz zu berechnen?
Das hängt von der Verteilungsform der Häufigkeit ab. Wenn die Var annähernd normalverteilt ist: Ja!
Oder sollte man sie als ordinal betrachten und besser den Median, Modus, und das 1. und 3. Quartil betrachten?
Das soltest du tun, wenn die Verteilung NICHT annhähernd normalverteilt ist.
Sollte man bei der Berechnung "Werte sind Gruppenmittelpunkte" (also Annahme, dass es sich um gehäufte Daten handelt) aktivieren?
Also ich habe mich nun doch dafür entschieden die Variablen als ordinal zu betrachten. Ich nutze dann einfach den Median, sowie das 25%- und 75% Perzentil.
Eine Normalverteilung nach Kolmogorov-Smirnoff liegt vor. Allerdings soll dieser Test ab einer Stichprobengröße von 100 angeblich immer signifikant sein.
Die Option "Werte sind Gruppenmittelpunkte" kann bei der Berechnung der statistischen Kennwerte (Analysieren - Deskr. Statistik - Häufigkeiten) im Fenster "Häufigkeiten: Statistik" de-/aktiviert werden. Aber wann ist das sinnvoll? - Ich habe es bei der Berechnung von Median und 25%- sowie 75-Perzentil aktiviert. Daraufhin werden diese aus "gruppierten Daten" berechnet (steht zumindest in der Ausgabe)...
Ich finde keine eindeutigen Informationen oder ich kann es nicht richtig verstehen 
Bei welcher Prozedur? 
