Ja/Nein als ordinalskalierte Variable

[thommy25]

Hallo,

zugegeben, ich hab relativ wenig Ahnung von Statistik, aber ich gebe mein Bestes

Mir gehts es um folgendes: In einem Fragebogen konnten die Nutzer bei sechs verschiedenen Fragen angeben, ob Sie eine Aktivität ausgeübt haben oder nicht. Der Index "Teilnahmegrad) errechnete sich dann aus Addition der sechs Werte (0 oder 1). Jetzt habe ich die Daten auf das Niveau

Teilnahme= 1
Nicht Teilnahme =0 reduziert.

Ist das dann immer noch im Sinne von mehr/weniger eine Ordinalskalierung, so dass ich die entsprechenden Test wie T-Test etc. ausführen darf?

Das ist für mich relativ wichtig, da die Teilnahme mit ja/nein in meiner Untersuchung als abhängige Variable modelliert ist und ich alle unabhängigen Variablen später auch daraufhin testen möchte, ob Sie einen Einfluss haben...


Vielen Dank für die Unterstützung!

[KarinJ]

der t-test eignet sich nicht für ordinalskala. also nein. der summenscore wäre möglich, weil so etwas häufig wie intervallskaliert betrachtet wird. aber dichotom geht nicht als av im t-test.

[thommy25]

...danke für deine schnelle antwort. das mit dem t-test macht natürlich sinn, wenn der garnicht bei ordinal geht.

aber zu der eingangsfrage: ist die teilnahme/nicht teilnahme im endeffekt aber ordinal? (gibt ja auch einige berechnungen, die mind. ordinal verlangen...)

danke!

[KarinJ]

das kann man diskutieren: gehören die personen durch ihre unterschiedliche wahl unterschiedlichen klassen an oder haben sie ein merkmal, das durch die wahl 2-fach gestuft wird? ich finde, sie gehören klassen an.

nochmals der hinweis, dass die variable dichotom ist. deshalb würde ich sie auch nicht in einen u-test stecken. da gibts doch nur ne menge rangbindungen und ich zweifle, ob das so problemlos wäre.

[drfg2008]

natürlich läßt sich auch ein t-Test über ordinale ZVs rechnen. Wie sonst sollen Ergebnisse von Likert Skalen inferenzstatistisch etwa auf Mittelwertunterschiede getestet werden. Der U-Test nach Mann und Whitney ist zwar als Rangstatistik bei ordinalem Skalenniveau in der Regel vorzuziehen, aber die asymptotisch relative Effizienz (ARE) des t-Tests ist auch bei Verletzungen der Modellvoraussetzungen der Normalverteilung relativ hoch. Tatsächlich sind die ARE des t-Test über die Ränge relativ identisch mit der des U-Test nach Mann u. Whitney.

Vgl. Büning: Nichtparametrische statistische Methoden [1]



[1]

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