Auswertung v. Fragebogenmit SPSS - Kreuztabelle/Korrelation?

[Lilian]

Hallo Ihr Lieben,

ich brauche dringend Hilfe.

Im Rahmen meines Lehramtsstudiums habe ich einen Fragebogen erstellt, der zum einen Kenntnisse über Modelle (3 Fragen) und Kenntnisse bzgl. der Fotosynthese abfragt (10 Fragen). Nun möchte ich herausfinden, ob es zwischen beiden Aspekten einen Zusammenhang gibt. D.h. Gute Modellkompetenz = gute Fotosynthesekompetenz?

Mache ich das mittels Kreuztabelle oder mit einer Korrelationsanalyse? Das Problem ist ja, dass beide Aspekte aus mehreren Variablen bestehen?

Vielen Dank für eure Hilfe! Ich bin absolut ratlos.

LG
Lilian

[Generalist]

Du kannst die Zahl der richtigen Antworten zu Modellen
mit der Zahl der richtigen Antworten zur Fotosyntese
korrelieren. Am zuverlässigsten wäre dafür Spearmans
Rangkorrelationskoeffizient rho.

[Lilian]

Vielen Dank! Aber wie mache ich das dann mit den vielen Variablen? Ich habe ja drei Variablen zur Modellkompetenz und zehn zur Fotosynthesekompetenz? Und gebe dann ein, dass nur der Wert 1, also die richtige Antwort, dabei berechnet wird?

[Lilian]

Mit Analysieren - Korrelationen - bivariat wird es wohl nicht getan sein? Ich wäre dir wahnsinnig dankbar, wenn du mir sagen könntest, wie ich da bei SPSS vorzugehen haben, mit den Zahlen der richtigen Antworten beider Aspkte...

Ich verstehe das leider gar nicht.

Vielen Dank im Voraus!

[Generalist]

Aber wie mache ich das dann mit den vielen Variablen? Ich habe ja drei Variablen zur Modellkompetenz und zehn zur Fotosynthesekompetenz? Und gebe dann ein, dass nur der Wert 1, also die richtige Antwort, dabei berechnet wird?

Ich verstehe vielleicht nicht so ganz. Du hast vermutlich 13 Variablen
(Spalten), in denen für alle Teilnehmer 0="Antwort falsch" und
1="Antwort richtig" drinsteht? Dann könntest Du 2 neue Variablen
erstellen (lassen), indem Du Transformieren => Werte in Fällen zählen
benutzt. Gezählt würde die "1". Die beiden neuen Variablen korrelierst
Du dann.

[Lilian]

Hallo Generalist,

herzlichen Dank dass du dich meiner annimmst!

Ganz genau, ich habe 13 Variablen, die ersten drei beziehen sich auf die Modellkompetenz, die letzten zehn auf die Fotosynthesekompetenz.

Im Multiple-Choice-Format sind vier Antwortmöglichkeiten beim Fragebogen gegeben.

Ich habe somit nicht nur die Werte 0 und 1, sondern den Wert 1 für richtig und Wert 2, 3 und 4 (Wert vier sind die Antwortmöglichkeiten, die am wenigstens plausibel sind).

Ich verstehe nicht ganz, wie ich drei Variablen bzw. zehn Variablen zusammenfassen und diese dann miteinander korrelieren kann?

LG!

[Generalist]

Du kann 2 neue Variablen erstellen, indem Du den Menuepunkt Transformieren => Werte in Fällen zählen benutzt.

Diese beiden neuen Variablen benutzt Du dann für die Korrelationsrechnung.

[Lilian]

Ich habe das mal ausprobiert... Habe zwei neue Variablen erstellt, indem ich auf Transformieren - Werte zählen gegangen bin, dann jeweils die ersten drei bzw. zehn hinzugefügt habe und den Wert 1 eingegeben habe. Diese beiden neunen Variablen habe ich miteinander korreliert, dann kam das dabei raus:

Korrelationen
Modellkompetenz Fotosynthesekompetenz
Modellkompetenz Korrelation nach Pearson 1 ,127
Signifikanz (2-seitig) ,351
N 56 56
Fotosynthesekompetenz Korrelation nach Pearson ,127 1
Signifikanz (2-seitig) ,351
N 56 56


Korrelationen
Modellkompetenz Fotosynthesekompetenz
Spearman-Rho Modellkompetenz Korrelationskoeffizient 1,000 ,134
Sig. (2-seitig) . ,325
N 56 56
Fotosynthesekompetenz Korrelationskoeffizient ,134 1,000
Sig. (2-seitig) ,325 .
N 56 56


Das ist doch nicht ganz richtig, oder?

Ich will nur herausfinden, ob ein Zusammenhang zwischen dem richtigen Beantworten der drei Fragen zur Modellkompetenz und dem richtigen Beantworten der zehn Fragen zur Fotosynthesekompetenz vorliegt... HILFE!

[Generalist]

Es wurde die Zahl der richtigen Antworten zu Modellen korreliert mit der Zahl der richtigen Antworten zur Fotosythese.

Wenn man dem Spearman-Rho Koeffizienten folgt, dann ist in der Stichprobe (n=56) der Zuasammenhang rho = 0,134 . In der Stichprobe ist die Korrelation somit recht gering.

Zusätzlich wurde ein Signifikanztest zu dem rho-Koeffizienten durchgeführt. Das Ergebnis des Signifikanztests Sig (oder normalerweise genannt: p)=0,351 besagt, dass man für die Grundgesamtheit, aus der die Stichprobe (n=56) stammt, keinen Zusammenhang annehmen kann zwischen den beiden Variablen.

[Lilian]

Vielen Dank für die schnelle Antwort!

Ich habe das also richtig durchgeführt? Kann das denn sein? Denn nach der Intervention sind doch die Anzahl der richtigen Fragen bzgl. der Modellkompetenz und die Anzahl der richtigen Fragen bzgl. der Fotosynthese beide angestiegen?!

Ich würde gerne eine Kreuztabelle erstellen, die die richtigen und falschen Antworten zur Modellkompetenz und die Antworten zur Fotosynthesekompetenz gegenüberstellt, d.h. obere Zeile die zehn Fragen zur Fotosynthesekompetenz, links die drei Fragen zur Modellkompetenz. Wie ist das denn zu realisieren?

[Generalist]

Vielleicht über "Mehrfachantworten", da gibt es auch die Möglichkeit,
Kreuztabellen zu erstellen.

[Lilian]

Mh, habe das ausprobiert, arbeit jedoch mit einer älteren SPSS-Version und da ist bei Mehrfachantworten "Kreuztabelle" grau hinterlegt, d.h. nicht anzuklicken.

Aber kann die ausgerechnete Korrelation wirklich stimmen? Da doch in beiden Bereichen nach der Intervention eine deutliche Verbesserung eingestellt hat? Dann müsste da doch eine gewisser Zusammenhang erkennbar sein? Oder was wird bei diesem Korrelationskoeffizienten genau errechnet?

[Generalist]

Eine niedrige Korrelation bedeutet: Wenn einer relativ zur Gruppe viele Fragen zu M beantworten kann, so kann man nicht daraus schließen, dass er auch relativ viele Fragen zu F beantworten kann.

Diese Aussage ist unabhängig vom Niveau der Gruppe. Nach dem Training ist das Niveau insgesamt höher, aber die obige Aussage gilt nach wie vor.