Hilfe bei Auswertung für Diplomarbeit!!!! Korrelation/Regr.

[RangerK]

Hallo zusammen,

ich sitze grad an meiner auswertung für meine diplomarbeit und habe folgendes Problem:

Thema: Kundenzufriedenheitsstudie (abgefragt über globalzufriedenheit und insgesamt 4 leistungskategorien mit verschiedenen items)

Ich habe dazu die korrelationen aller einzelitems mit der globalzufriedenheit berechnet um deren bedeutung zu messen (nach pearson metrisches datenniveau sollte angenommen werden). leider habe ich lediglich korrelationen zwischen -0,117 und +0,336. ich wollte eigentlich ein portfolio erstellen (x-achse zufriedenheitswerte und y-achse korrelationen) leider weiß ich nicht wie ich die negativen korrelationen interpretieren soll und wie ich sowas in ein portfolio bekomme...oder lass ich die besser weg?


Zudem wollte ich im Anschluss gerne eine Regressionsanalyse durchführen. Leider hat sich im zuge meiner Varianzanalyse ergeben, dass die daten heterogen und nicht homogen sind. weiß jemand zufällig wie ich die Voraussetzungen prüfe, wenn ich keine Homogenität der Daten habe? Ich weiß nicht ob ich den F-Test ohne weiteres machen kann...

Wenn jemand ein paar minuten zeit finden würde, wäre das echt super...bald ist abgabe und die auswertung wird einfach nix bisher....

danke an alle!!!

[KarinJ]

wie die negativen korrelationen und by the way auch die positiven korrelationen zu interpretieren sind, kann man ohne kenntnis des inhaltes der skalen inhaltlich nicht beantworten.

weglassen von info, die einem "nicht in den kram passt", ist nicht zulässig. die negativen korrelationen gehören auch in den bericht.

gegenfrage: sind die korrelationen überhaupt signifikant geworden?

Varianzanalyse ergeben, dass die daten heterogen und nicht homogen sind

keine ahnung, was das bedeuten soll. pearson-korrelation und regression haben bestimmte voraussetzungen, die man nicht mit der varianzanalyse prüft.

was für eine regression ist geplant, eine multiple, in der die leistungsmaße die globale zufriedenheit voraussagen?

[RangerK]

hey karin,

danke für deine schnelle antwort. vielleicht schreibe ich noch kurz einen satz zum fragebogen. dieser ist ca. wie folgt aufgebaut


Globalzufriedenheit

Kategorie 1 Vertragsbedingungen der Dienstleistung
mit 3 items

Kategorie 2 Leistungsmerkmale der Dienstleistung
mit 6 items

Kategorie 3 Beratung zur DL
mit 3 items

Kategorie 4 Infos zur DL
mit 4 items

gemessen habe ich auf eienr 5er zufriedenheitsskala (1 - 5 metrisches niveau angenommen). jetzt möchte ich versuchen auszusagen, wie hoch die bedeutung der einzelitems letztlich ist, dazu habe ich nach pearson eine korrelation durchgeführt. 4 items waren signifikant und die items aus dem block beratung alle negativ (könnte man eventuell interpretieren, dass sich bei schlechter beratung sich auch die gesamtzufriedenheit verschlechtert?)...wird wohl schwer das in einem portfolio darzustellen

zu der regressionsanalyse, ich liege doch richtig, dass ich einen f-test und auf multikollinearität prüfen muss als voraussetzung? also spielen in diesem fall meine heterogenen werte keine rolle? geplant ist eine multiple, ich möchte die signifikanten werte der korrelation als standartisierte beta werte im zusammenhang mit der globalzufriedenheit prüfen, also wieviel die einzelnen signifikaten werte die globale zufriedenheit erklären.

wäre super, wenn du mir noch den einen oder anderen tipp dazu geben könntest....


vielen dank nochmal!

[KarinJ]

mit der beschreibung kann ich immer noch nicht die korrelationen interpretieren, da sie die items ja zusammenfasst. es ist die aussage zu treffen: globalzufriedenheit korreliert mit items a,b,c, mit x,y,z nicht. nur dort, wo es korreliert ist (signifikant), wird auch die richtung interpretiert mit der aussage: mit item a korreliert es positiv, mit b,c negativ.

inhaltlich formuliert würde das z.b. heissen, dass dienstleistung a mit globalzufriedenheit zusammenhängt, aber dienstleistung x nicht. bei der art des zusammenhangs kommt es nun auf die formulierung des items an z.b. misst das item dienstleistung inanspruchnahme oder zufriedenheit? dann würde man z.b. sagen, dass die zufriedenheit mit dienstleistung a zusammen mit der globalzufriedenheit steigt, und dass mit steigender zufriedenheit mit dienstleistung b die globalzufriedenheit fällt.

ich würde übrigens eine item-analyse machen, d.h. die beantwortung jedes items deskriptiv darstellen (wieviele personen welcher kategorie zugestimmt haben, verteilung etc.). vielleicht sind ja alle mit personen mit einer dienstleistung zufrieden bis sehr zufrieden (schiefe verteilung, deckeneffekt) oder ähnliches, dann kann keine großartige korrelation herauskommen (eingeschränkte varianz).

zur regression bin ich kein experte.