Hallo!
Ich habe bei meinem Fragebogen alle Antworten mit einer 4er Skala festgelegt, um die sogenannten Mittelwerte zu vermeiden. Nun habe ich bei der Auswertung folgendes Problem:
Kreuztabellen bzw. Zusammenhänge analysieren funktioniert nicht, da meine Zellbesetzung kleiner 5 ist. Ich habe 86 gültige Fragebögen. Bei einer 5er Skala könnte ich die Werte umwandeln 1+2; 3 ; 4+5 --> 3er Skala --> größere Zellbesetzung.
1. Frage: Kann ich bei einer 4er Skala genauso vorgehen? 1+2 ; 3+4
Oder führt das zu einer Verwässerung der Ergebnisse?
2. Frage: Ab welchem Wert sollte ich bei Diagrammen Häufigkeiten angeben bzw. Prozentwerte verwenden? Wenn ich z.B. 40 gültige Antworten habe, sollte ich besser Häufigkeiten angeben?
Danke im Voraus für Eure Hilfe!
Lg Stephanie
4er Skalierung
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KarinJ
- Beiträge: 939
- Registriert: 13.05.2008, 10:52
hallo,
mit einem zusammenfassen wird die aussage verwässert, weil information wegfällt. manchmal geht es nicht anders - aber man muss auch zusehen, dass die zusammengefassten kategorien und die aussage, die man treffen kann, sinnvoll ist. niemals zusammenfassen würde ich eindeutige antworten wie "nie" oder "immer" mit uneindeutigen/relativen häufigkeitsbegriffen wie "manchmal", "oft", "selten".
es stellt sich aber die frage, ob die kreuztabelle überhaupt richtig ist. ich habe es so verstanden, dass die skalen meinungen/ zustimmungen ausdrücken, d.h. rangskaliert sind. dann würde man doch eher korrelation rechnen als eine kreuztabelle machen --> kommt auf die hypothese an.
ich gebe immer beides an. einerseits weil häufigkeiten (fallzahlen) die "botschaft" weniger gut transportieren als prozentwerte; andererseits sehen prozentwerte bei einer kleinen stichprobe gleich so mordsmässig "überzeugend/ bedeutsam" aus. ausserdem fällt es leichter, wenn man beides angibt, zu kapieren, wenn sich die bezuggröße geändert hat (oft ist es ja so, dass man sich nicht immer auf die gesamte stichprobe bezieht).
mit einem zusammenfassen wird die aussage verwässert, weil information wegfällt. manchmal geht es nicht anders - aber man muss auch zusehen, dass die zusammengefassten kategorien und die aussage, die man treffen kann, sinnvoll ist. niemals zusammenfassen würde ich eindeutige antworten wie "nie" oder "immer" mit uneindeutigen/relativen häufigkeitsbegriffen wie "manchmal", "oft", "selten".
es stellt sich aber die frage, ob die kreuztabelle überhaupt richtig ist. ich habe es so verstanden, dass die skalen meinungen/ zustimmungen ausdrücken, d.h. rangskaliert sind. dann würde man doch eher korrelation rechnen als eine kreuztabelle machen --> kommt auf die hypothese an.
ich gebe immer beides an. einerseits weil häufigkeiten (fallzahlen) die "botschaft" weniger gut transportieren als prozentwerte; andererseits sehen prozentwerte bei einer kleinen stichprobe gleich so mordsmässig "überzeugend/ bedeutsam" aus. ausserdem fällt es leichter, wenn man beides angibt, zu kapieren, wenn sich die bezuggröße geändert hat (oft ist es ja so, dass man sich nicht immer auf die gesamte stichprobe bezieht).
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gemilli
- Beiträge: 6
- Registriert: 20.02.2009, 10:31
Ok danke erstmal.
Im Prinzip geht es um folgende 2 Hypothesen:
Besteht ein Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Weiterempfehlung?
Sind Sie insgesamt zufrieden?
sehr zufrieden, zufrieden, weniger zufrieden, unzufrieden
Würden Sie uns weiterempfehlen?
Ja, Bestimmt; wahrscheinlich, eher nicht, nein
Das sind ja ordnial skalierte Werte. Da muss ich doch eine Kreuztabelle machen?! Ich dachte Korrelation geht nur bei metrisch skalierten Daten.
Besteht ein Zusammenhang zwischen der Wichtigkeit und der Zufriedenheit bestimmter Leistungsmermale.
Wie wichtig sind Ihnen folgende Werte und Wie zufrieden sind Sie damit?
sehr wichtig, wichtig, weniger wichtig, unwichtig;; sehr zufrieden, zufrieden, weniger zufrieden, unzufrieden
Ich habe diese Fragen extra ausgewertet.
Beispielergebnis:
40% sehr wichtig
20% wichtig
30% sehr zufrieden
60% zufrieden
Und nun stellt sich mir die Frage, ob folgende Interpretation richtig ist:
40% findet Lieferservice sehr wichtig, nur 30% sind damit aber sehr zufrieden. 20% finden den Lieferservice wichtig, 60% sind damit auch zufrieden.
Eigentlich sind diese Antworten ja völlig unabhängig voneinander, oder nicht? Das will ich eben mit einer Kreuztabelle herausfinden.
Danke nochmals und Bitte weiter helfen!
Im Prinzip geht es um folgende 2 Hypothesen:
Besteht ein Zusammenhang zwischen der Kundenzufriedenheit und der Weiterempfehlung?
Sind Sie insgesamt zufrieden?
sehr zufrieden, zufrieden, weniger zufrieden, unzufrieden
Würden Sie uns weiterempfehlen?
Ja, Bestimmt; wahrscheinlich, eher nicht, nein
Das sind ja ordnial skalierte Werte. Da muss ich doch eine Kreuztabelle machen?! Ich dachte Korrelation geht nur bei metrisch skalierten Daten.
Besteht ein Zusammenhang zwischen der Wichtigkeit und der Zufriedenheit bestimmter Leistungsmermale.
Wie wichtig sind Ihnen folgende Werte und Wie zufrieden sind Sie damit?
sehr wichtig, wichtig, weniger wichtig, unwichtig;; sehr zufrieden, zufrieden, weniger zufrieden, unzufrieden
Ich habe diese Fragen extra ausgewertet.
Beispielergebnis:
40% sehr wichtig
20% wichtig
30% sehr zufrieden
60% zufrieden
Und nun stellt sich mir die Frage, ob folgende Interpretation richtig ist:
40% findet Lieferservice sehr wichtig, nur 30% sind damit aber sehr zufrieden. 20% finden den Lieferservice wichtig, 60% sind damit auch zufrieden.
Eigentlich sind diese Antworten ja völlig unabhängig voneinander, oder nicht? Das will ich eben mit einer Kreuztabelle herausfinden.
Danke nochmals und Bitte weiter helfen!
