Hallo zusammen,
ich habe 2 konkrete Fälle, bei denen ich nicht weiter komme. Ich habe relativ wenig Erfahrung mit Statistik und verliere bei den ganzen Tests, Voraussetzungen und so weiter den Überblick.
Fall 1:
Ich habe 1 Variable, bei der die Probanten im Fragebogen angegeben haben, wie erfahren sie sich in ihrem Beruf einschätzen. Es gibt also eine ordinale Einschätzung von "1=unerfahren" bis "5=sehr erfahren".
Desweiteren wurden einige verschiedene Items abgefragt, zum Beispiel wie wichtig ihnen bestimmte Aspekte im Beruf sind (5er-Likert-Skala). Ich habe jetzt eine schöne Tabelle angefertigt, die jeweils die Mittelwerte von den unterschiedlichen "Erfahrungsgruppen" für die Items angibt.
Sieht in etwa so aus:
Item 1 Item 2
unerfahren 3,45 4,09
...
erfahren 4,21 3,89
Jetzt möchte ich gerne Wissen, ob die 5 Mittelwerte für jedes Item signifikant unterschiedlich sind. Steh aber wirklich voll auf dem Schlauch :-/
Fall 2:
Ein bisschen ähnlich wie Fall 1. Ich habe jetzt die Mittelwerte der Items für die entsprechenden "Erfahrungsgruppen" noch nach Branche aufgeteilt. Das sieht wie folgt aus.
Item 1 Item 2
Branche 1 Branche 2 Branche 1 Branche 2
unerfahren 2,55 3,71 ... ...
...
erfahren 4,19 4,22 ... ...
Wieder möchte ich wissen, ob die Unterschiede signifikant sind.
Habe schon an alle möglichen Sachen gedacht, bei weiterem Lesen stellte sich immer wieder heraus, dass der Ansatz falsch ist. Weil ich einfach den Überblick verloren habe und Angst habe, irgendetwas zu übersehen, bitte ich Euch, mir zu helfen.
Ich sage schonmal DANKE,
viele Grüße,
Jim
Mittelwerte vergleichen und auf Signifikanz prüfen.
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Jim_Stark
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Du hast 1 Spalte mit den Angaben zur Erfahrung.
Du hast eine weitere Spalte mit den Angaben zur Wichtigkeit.
Angaben ein und derselben Person stehen dabei immer in derselben Zeile.
Mittelwerte sind nicht zu empfehlen, da Du ordinal skalierte Items hast (übrigens auch keine "Likert-Skala", weil Likert-Skalen nicht einzene Items sind, sondern immer aus mehreren Items bestehen).
Du kannst damit eine Korrelation (Spearman.Rangkorrelation für ordinale Daten) berechnen, welche Auskunft darüber gibt, ob mit steigender Erfahrung die Wichtigkeit tendenziell monoton steigt (oder absinkt).
Etwas ungewöhnlicher, aber prinzipiell möglich wäre es, die Erfahrungs-Variable als Gruppierungsfaktor beim "nonparametrsichen" Kruskal-Walis H Test zu verwenden. Ergibt aber eigentlich nur Sinn, wenn man Grund hat zu erwarten, dass beispielsweise die "mittlere" Erfahrung zu höheren Wichtigkeitswerten führt als geringe oder sehr viel Erfahrung.
Was exakt Du bei Fall 2 herausfinden willst, habe ich nicht recht verstanden. Falls es darum geht, auf jeder der 5 Erfahrungs-Stufen nach Branche zu differenzieren (Angabe zur Branche wäre eine weitere Datenspalte), wären dies 5 H-Tests.
Du hast eine weitere Spalte mit den Angaben zur Wichtigkeit.
Angaben ein und derselben Person stehen dabei immer in derselben Zeile.
Mittelwerte sind nicht zu empfehlen, da Du ordinal skalierte Items hast (übrigens auch keine "Likert-Skala", weil Likert-Skalen nicht einzene Items sind, sondern immer aus mehreren Items bestehen).
Du kannst damit eine Korrelation (Spearman.Rangkorrelation für ordinale Daten) berechnen, welche Auskunft darüber gibt, ob mit steigender Erfahrung die Wichtigkeit tendenziell monoton steigt (oder absinkt).
Etwas ungewöhnlicher, aber prinzipiell möglich wäre es, die Erfahrungs-Variable als Gruppierungsfaktor beim "nonparametrsichen" Kruskal-Walis H Test zu verwenden. Ergibt aber eigentlich nur Sinn, wenn man Grund hat zu erwarten, dass beispielsweise die "mittlere" Erfahrung zu höheren Wichtigkeitswerten führt als geringe oder sehr viel Erfahrung.
Was exakt Du bei Fall 2 herausfinden willst, habe ich nicht recht verstanden. Falls es darum geht, auf jeder der 5 Erfahrungs-Stufen nach Branche zu differenzieren (Angabe zur Branche wäre eine weitere Datenspalte), wären dies 5 H-Tests.
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Jim_Stark
- Beiträge: 10
- Registriert: 31.01.2013, 11:21
Ah ok, danke.
Was ich noch dazu sagen muss (habe ich oben etwas mißverständlich ausgedruckt): Die Variable für die Erfahrung ist nicht aus dem Fragebogen. Aus der Berufserfahrung in Jahren habe ich auf Grundlage eines theoretischen Modells diese Klassifizierung gebildet. Also z.B. 1-3 Jahre Erfahrung=1; 4-6 Jahre=2; usw...
Es geht nähmlich nicht DIREKT darum zu unterscheiden, ob mit steigender Erfahrung auch die Werte der anderen Aussagen steigen, sondern wie sich diese Aussagen zwischen den unterschiedlichen Erfahrungsbereiche unterscheiden. Da ist doch die Korrelation der falsche Ansatz oder?
Was ich noch dazu sagen muss (habe ich oben etwas mißverständlich ausgedruckt): Die Variable für die Erfahrung ist nicht aus dem Fragebogen. Aus der Berufserfahrung in Jahren habe ich auf Grundlage eines theoretischen Modells diese Klassifizierung gebildet. Also z.B. 1-3 Jahre Erfahrung=1; 4-6 Jahre=2; usw...
Es geht nähmlich nicht DIREKT darum zu unterscheiden, ob mit steigender Erfahrung auch die Werte der anderen Aussagen steigen, sondern wie sich diese Aussagen zwischen den unterschiedlichen Erfahrungsbereiche unterscheiden. Da ist doch die Korrelation der falsche Ansatz oder?
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MUC17
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Generalist
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Was häufig durchgewunken wird, ist die Verwendung von Likert-Skalen
(also von Summenwerten aus mehreren Items vom Likert-Typ) als intervallskaliert.
Was ein Problem darstellt ist wie hier die Behandlung von einzelnen
Items vom Likert-Typ. Möglicherweise gibt es Autoren, welche selbst
ein fünfstufiges Item als intervallskaliert annehmen wollen, aber die
Begründung dafür kenne ich nicht.
(also von Summenwerten aus mehreren Items vom Likert-Typ) als intervallskaliert.
Was ein Problem darstellt ist wie hier die Behandlung von einzelnen
Items vom Likert-Typ. Möglicherweise gibt es Autoren, welche selbst
ein fünfstufiges Item als intervallskaliert annehmen wollen, aber die
Begründung dafür kenne ich nicht.
