Ich habe für meine geographische Masterarbeit 85 Personen befragt wie häufig sie sich in Ihrem Innenhof aufhalten, wie attraktiv sie diesen finden und inwieweit sie verschiedenen Aussagen, beispielsweise dem Naturerlebnis, zustimmen. Nun bin ich auf der Suche nach den passenden Zusammenhangsmaßen bzw. Testverfahren die ich als Geograph mit wenigen mathematischen und statistischen Vorkenntnissen mit SPSS durchführen kann und einiger maßen „leicht“ interpretierbar sind. Im Folgenden liste ich meine Kreuztabellen und bisherigen Überlegungen auf mit der Bitte an euch diese auf Korrektheit zu prüfen
1. Frage: Ich habe in der folgenden Auflistung die metrische Variable Alter genommen. Ich möchte allerdings in meinem Fließtext bei der statischen Auswertung ebenfalls Aussagen hinsichtlich den Unterschieden zwischen den Altersgruppen machen. Würdet ihr mir dann empfehlen die ordinale Variable „Altersgruppen“ zu wählen?
1. Aufenthalt Allgemein (Antwortkategorien: ja, nein), vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt Allgemein, nominal
UV: Alter, metrisch
2. Aufenthalt differenziert (Antwortkategorien: täglich, 1-3 mal die Woche, 1x im Monat, 1-6 x im Jahr, nie) vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal
UV: metrisch skaliert
3. Aufenthalt differenziert vs. Geschlecht
AV: Aufenthalt differenziert, ordinal
UV: Geschlecht, nominal
4. Aufenthalt in der Natur (Antwortkategorien: stimme zu, stimme teilweise zu, stimme nicht zu) vs. Alter (18-77)
AV: Aufenthalt in der Natur, ordinal
UV: Alter, metrisch
5. Attraktivität (Antwortkategorien: wenig attraktiv, attraktiv, sehr attraktiv)
AV: Attraktivität: ordinal
UV: Alter metrisch
Zusammengefasst habe ich folgende drei verschiedenen Kombinationen
nominal vs. metrisch
ordinal vs. metrisch
ordinal vs. nominal
Ich habe folgende Fragen dazu:
Frage 2: Stimmen die oben genannten Auflistungen hinsichtlich der AV und UV und dem Datenniveau?
Frage3 : Für die Kombination nominal vs. nominal würde ich dann den Chi-Quadrat-Test nehmen, richtig?
Frage 4: III: In einem anderen Forum steht das die Datenniveaus „nach unten transformiert“ werden könnten: http://www.statistik-tutorial.de/forum/ftopic4126.html . Heißt das dann das ich bei jedem der oben beschrieben Kombis den Chi-Quadrat-Test machen kann, außer bei ordinal vs. metrisch. Macht dies Sinn und dies ist wissenschaftlich korrekt?
Frage 5: Kennt ihr vielleicht ein gutes Statistik Lehrbuch in dem ich nachlesen kann bei welcher gleichen und ungleichen Variablenkombination ich welchen Test durchführen kann? Meine Statistik Vorlesung war leider nicht sehr umfangreich.
Frage 6: Würdet ihr mir empfehlen noch tiefgründiger bzw. komplizierte Analysen (z.B. einfaktorielle Varianzanalysen durchzuführen?
Liebe Grüße
neon88
