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Happiness and Satisfaction Scale " über lediglich drei Items gemessen: Happiness in general ( If you were to consider your life in general, how happy or unhappy would you say you are, on the whole? ) Satisfaction with job ( All things considered, how satisfied are you with your (main) job? ) Satisfaction with family life ( All things considered, how satisfied are you with your family life? ) Die Beantwortung erfolgt über eine 7-stufige Likert-Skala, die für das 1. Item von 1 (completely happy) bis 7 (completely unhappy) und für das 2. Mehrere Items zu einer Variablen - wie zusammenfügen? - Statistik-Tutorial Forum. und 3. Item ebenfalls von 1 (completely satisfied) bis 7 (completely dissatisfied) reicht. Nun ist es allerdings intuitiver wenn bei der Beantwortung bei den obigen Items der Wert 1 eine niedriger Zustimmung darstellt. Demzufolge sollte die 1 besser "completely unhappy" sein und nicht wie oben zu sehen "completely happy". Zusätzlich ist es bei der Bildung eines Konstruktwertes – ob jetzt über Mittelwert oder Summenscore – notwendig, dass die Items in die gleiche Richtung laufen.
Das erschwert die Interpretation: Während man weiß, dass bei einer 5er-Skala (1 bis 5) eine 2, 7 nahe der Skalenmitte liegt, ist die Bedeutung des z-Wertes -0, 2 nicht so leicht ersichtlich. Vorteile hat die z-Standardisierung vor allem, wenn man fehlende Werte in den Daten hat. SPSS 16: das mitp-Standardwerk ; [fundierte Einführung in SPSS und die ... - Felix Brosius - Google Books. Man stelle sich vor, dass bei einem Item nahezu alle Teilnehmer "trifft voll zu" angeben, während der Mittelwert bei den anderen Items eher in der Mitte der Skala liegt. Wenn nun ein Teilnehmer das 5er-Item nicht beantwortet, "fehlt" vermutlich eine 5 – und der Skalenindex fällt vermutlich geringer aus, als wenn er das Item beantwortet hätte. Sind die Items z-standardisiert (oder Mittelwert-normalisiert), fällt diese Fehlerquelle weg. Die z-Standardisierung normalisiert aber auch die Standardabweichung der einzelnen Items. Wenn die meisten Teilnehmer bei einem Item denselben Skalenpunkt auswählen, fällt eine Abweichung um einen Skalenpunkt nach z-Standardisierung deutlich mehr ins Gewicht, als wenn die Antworten der Teilnehmer bei dem Item weit streuen.
Dabei hat er noch ein Item rekodiert, da dies negativ formuliert war. Ich habe damals nix verstanden (schon gar nicht die Syntax) und meine "Expertin" hat auch falsch gerechnet (mit ANOVA). Ich wollte es mir dann (aus mangels Zeit und Nerven) einfach machen und via Einzelitemanalyse die 5 Items ausrechnen und dann die Signifikanz mittels ANOVA überprüfen, bis ich dann "verzweifelt" gemerkt habe, dass ich dies nicht darf, da die AV/einzelnen Items "dank" Likert-Skala nicht intervallskaliert sind. Jetzt bin ich total verzeifelt. SPSS - Björn Walther. Könnte mir bitte jemand erklären wie ich dies noch "schnell" hinbekomme? Oder könnte ich alternativ mit einem U-Test von Mann & Whitney eine Einzelanalyse durchführen und dann die Signifikanzen der einzelnen Selbstkonzept-Items interpretieren??? Oder mit einem anderen Test arbeiten? Wie bekomme ich das noch hin und mit welchem Test rechne ich bzw. wie fasse ich die Items zusammen (ohne Syntax nach Möglichkeit)? Schneller Rat wäre echt super von euch. Vielen Dank.
Damit man überhaupt einen Mittelwert oder eine Summe berchnen darf, muss man annehmen, dass die Skalenitems zumindest annähernd intervallskaliert sind (quasi-metrisch). Folglich ist der Skalenindex intervallskaliert. Sind Skalen mit gedrehten Items besser als ohne gedrehte Items? Diese Frage kann man nicht pauschal beantworten. Die Verwendung von gedrehten Items hat in aller Regel den Effekt, dass die Korrelation zwischen den Items (Cronbach's Alpha) etwas geringer ausfällt. Das sieht zwar nicht so toll aus – dürfte aber ein Indikator dafür sein, dass die Befragten sich bei der Beanwortung mehr Gedanken gemacht haben. Außerdem wird eine generelle Neigung zu Zustimmung/Ablehnung (Ja/Nein-Sager) durch die gedrehten Items nivelliert. Dies spricht für eine bessere Messung des Konstrukts. Andererseits reagieren unterschiedliche Menschen unterschiedlich auf gedrehte Items. Zum Beispiel könnte jemand aus besonderer Ehrlichkeit vermeiden, niemals anzugeben, dass etwas "nie" auf ihn zutreffe. Dies kann zu Messartefakten führen.
Das Skalenniveau ist sofort in aller Munde, sobald man auch nur vage an die Auswertung statistischer Daten denkt. Warum das so ist und warum das genauso sein muss, erfahren Sie hier. Die Skalenniveaus von Variablen entscheiden darüber, welche Rechenoperationen zulässig sind. In den Niveaus der Skalen der Variablen liegt also die Grundentscheidung darüber verborgen, welche statistischen Testverfahren zur Anwendung kommen können – und dürfen. Die Skalen geben quasi Preis, wie viele Informationen eine Variable bereithält. Ein Beispiel soll hier helfen, das genauer zu erklären. Wenn Sie Unterstützung bei der Planung Ihrer Studie oder der statistischen Auswertung Ihrer Daten benötigen, sollten Sie sich an die erfahrenen Experten von Novustat wenden. Unsere Statistiker helfen Ihnen weiter mit einer individuellen und bedarfsgerechten Beratung! Lassen Sie uns Ihre Anforderungen wissen & wir erstellen Ihnen innerhalb weniger Stunden ein kostenfreies Angebot. Jetzt unverbindlich anfragen Skalenniveaus in der Statistik: Ein Beispiel Wir stellen die Hypothese auf, dass es einen Zusammenhang zwischen dem Geschlecht einer Person und Ihrer Körpergröße gibt.
Re: Skalen zusammenfassen von bele » Fr 3. Aug 2018, 07:59 @strukturmarionette: Meine Daumenregel in solchen Fällen ist eigentlich: Wenn sie nichts dazu schreiben, dann ist es SPSS. Es hat in der Vergangenheit seltene Ausnahmen gegeben, in denen es dann um R ging, aber hier scheint es tatsächlich Stata zu sein. Für alles muss es ein erstes Mal geben. egen steht wohl für "Extensions to generate" und stellt eine vielseitige Funktion zum Erzeugen von neuen Variablen dar: oder @Newbie0: Was heißt schon "erlaubt sein". Das Bürgerliche Gesetzbuch und die Polizei werden nichts dagegen haben, ob die Stata-Syntax das erlaubt, weiß ich nicht, weil ich Stata nicht kann und vom inhaltlichen Standpunkt aus ist das ohne weitere Informationen wirklich nicht zu beantworten. Ist denn der Sprung von "gar keine Bedeutung" zu "große Bedeutung" genausogroß wie der Sprung aller drei Elemente C, D und E von 0 auf 1? LG, Bernhard ---- `Oh, you can't help that, ' said the Cat: `we're all mad here. I'm mad. You're mad. '