Welche Tests sind richtig? Keine Normalverteilung..

[Sara85]

Hallo Miteinander,

ich bin etwas ratlos was das richtige Vorgehen bei der Datenanalyse betrifft.

Zum Hintergrund: ich habe ich Fragebogenstudie durchgeführt (N=115). Die einzelnen Items wurden mithilfe einer 5-Punkt Likert Skala beantwortet. Für die Analyse habe ich die Items, die ein Konstrukt messen, zusammengeführt und meine Studienkonstrukte erstellt..(via compute variables, z.B.: Konstrukt A =(item1+item2+item3)/3)


Nun will ich wissen, wie die Konstrukte zusammenhängen. Dh. ich führe zunächst eine Korrelationsanalyse und dann eine Regressionsanalyse aus, richtig? Aber welche Tests sind richtig

Ist es richtig, dass ich zunächst mit dem Kolmogorov-Smirnov Test prüfe, ob die Konstrukte normalverteilt sind?
Der Großteil meiner Konstrukte ist natürlich nicht normalverteilt (p < .05), so dass ich denke, dass ich die Korrelation mit dem Spearman-Test berechnen müsste. Stimmt das?

Ich habe jedoch auch zwei Konstrukte, die normalverteilt sind - muss ich den Zusammenhang zwischen diesen beiden Konstrukten dann mit dem Pearson-Test berechnen?

Gibt es bei der Regressionsanalyse auch bestimmte Tests, die man für nicht normalverteilte Konstrukte anwenden muss?
Hier weiß ich auch nicht, welche Regressionsanalyse ich überhaupt ausführen muss (linear? logistisch? ..?). Die SPSS-Möglichkeiten verwirren mich und umso mehr ich lese, desto schlimmer wird es

Mein Untersuchungsmodell besagt, dass sieben Variablen/Konstrukte bestimmen, wie Konstrukt A ausgeprägt ist und dass wiederum zwei dieser Variablen UND Konstrukt A bestimmen, wie Konstrukt B ausgeprägt ist (Die Zusammenhänge sind vergleichbar mit diesem Modell http://2.bp.blogspot.com/-IBa-MlpVq9k/T ... raphic.jpg ) ...

Fragen über Fragen...Bitte kann mir jemand sagen, was ich tun muss?

DANKE und viele Grüße
Sara

[Generalist]

Wozu Du Korrelationen berechnen musst, wird nicht recht ersichtlich.
Im Zweifel mach halt alles mit Spearman.

Normalverteilung ist in Verfahren wie multipler Regression nur in Hinsicht
der Residuen ein Thema, die Ausgangsvariablen müssen keineswegs
normalverteilt sein. Und aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes sind
bei Fallzahlen > 100 Verletzungen der Normalverteilungsannahme bei
den Residuen minder schwerwiegend. Viel wichtiger sind andere
Annahmen wie die Homoscedastizität.

Allerdings, wenn Du bereits an dem Punkt scheiterst, dass Du nicht weißt,
was eine logistische versus lineare Regression ist, brauchst Du Hilfe im real
life. Dich durch die Analyse komplexer Modelle zu lotsen lässt sich in einem
Webforum meines Erachtens nicht leisten.

[Sara85]

Vielen Dank für die schnelle Antwort..Dass es mit meinen SPSS-Kenntnissen nicht (mehr) weit her ist, ist mir klar
Wahrscheinlich schieße ich mir auch selbst ins Knie, wenn ich jetzt frage, was Homoscedastizität ist Ich hoffe, das ist nicht elementar wichtig..?

Zum Thema Korrelationsanalyse
Die Korrelationen muss ich insofern berechnen, dass sie halt typischerweise im Studienreport besprochen werden. Dass das Thema quasi hinfällig ist, weil danach die Regressionsanalyse folgt, ist klar (wobei da natürlich die in den Untersuchungshypothesen beschriebenen Zusammenhänge im Vordergrund stehen).
Ich habe das jetzt für die nicht normalverteilten Konstrukte mit Spearman gemacht.

Bleibt jedoch die Frage, wie es sich mit den zwei Konstrukten verhält, die normalverteilt sind...
Wenn ein von zwei Kontruktren nicht normalverteilt ist, nutze ich Spearman, oder? Was ist aber, wenn zwei Konstrukte korreliert werden, die beide normalverteilt sind?
Nutze ich da auch einfach Spearman, weil ich den Test bei allen anderen nicht normalverteilten Konstrukten auch genutzt habe?
Oder würde ich den Zusammenhang zwischen diesen beiden Konstrukten dann mit dem Pearson-Test berechnen?


Zum Thema Regressionsanalyse
Real life-Unterstützung finde ich grundsätzlich super. Ich kenne nur leider wenige (keine) SPSS-Experten... Vielleicht kannst du mir somit doch noch bestätigen (?), dass die multiple lineare Regressionsanalys der richtige Ansatz ist?

Nochmals vielen vielen Dank!!!


[/u]

[Generalist]

Vielen Dank für die schnelle Antwort..Dass es mit meinen SPSS-Kenntnissen nicht (mehr) weit her ist, ist mir klar

Der Umfang Deiner SPSS-Kenntnisse ist zunächst nicht relevant.
SPSS ist eine Software. Wenn Du Probleme hättest, einen Satz in
fehlerfreiem Deutsch zu schreiben, würdest Du auch nicht sagen,
das liege an Deinen unzureichenden Word-für-Windows Kenntnissen.

Wahrscheinlich schieße ich mir auch selbst ins Knie, wenn ich jetzt frage, was Homoscedastizität ist Ich hoffe, das ist nicht elementar wichtig..?

Wenn Du Regressionsanalsen rechnen willst, solltest Du Dich vertraut
machen damit, was das überhaupt ist, wie das in den Grundzügen
funktioniert, und welche Voraussetzungen erfüllt sein müssen, damit
die Ergebnisse vertrauenswürdig sind.

Bleibt jedoch die Frage, wie es sich mit den zwei Konstrukten verhält, die normalverteilt sind...

Wenn Pearson geht, mach halt Pearson.

Vielleicht kannst du mir somit doch noch bestätigen (?), dass die multiple lineare Regressionsanalys der richtige Ansatz ist?

Es gibt Hunderte von empirischen Studien zum Ajzen und Fishbein
Modell, aus denen müsste sich eigentlich ersehen lassen, welche
Methoden der Auswertung da üblich sind.

[redhead]

Hallo @ Generalist:

Ich brauche dringend eine oder mehrere Quellen für deine Aussage:

"Normalverteilung ist in Verfahren wie multipler Regression nur in Hinsicht
der Residuen ein Thema, die Ausgangsvariablen müssen keineswegs
normalverteilt sein. Und aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes sind
bei Fallzahlen > 100 Verletzungen der Normalverteilungsannahme bei
den Residuen minder schwerwiegend. Viel wichtiger sind andere
Annahmen wie die Homoscedastizität."

Also z.B. Studien dazu oder eine Buchquelle?

Das wäre genial!

[Bluegreen]

Hallo redhead,

es ist wahrscheinlich zu spät, aber gestern wäre ich auch dankbar über eine Quelle gewesen, deshalb habe ich weiter recherchiert und habe das hier gefunden:
Baltes-Götz, B. (2006). Lineare Regressionsanalyse mit SPSS. Skriptum Universitäts-Rechenzentrum Trier. Trier.

Hat mir sehr weiter geholfen.