Signifikanztest

[streety]

Hallo,
ich hoffe ihr könnt mir helfen ich bin kurz vorm verzweifeln.

Ich muss einen Vergleich zwischen Ost- und Westdeutschland bezüglich rechtsextremer Einstellungen machen.
Meine abhängigen Variablen sind alle dichotom umkodiert (soll auch so sein) und nominal (bspw: "Unter bestimmten Umständen ist eine Diktatur die bessere Staatsform" und dann entweder 1 oder 2/trifft zu oder trifft nicht zu).
Meine unabhängigen Variablen sind bis auf eine ebenfalls nominal - eine ist Ordinal (Schulabschluss).

Der Punkt bei dem es bei mir hakt ist folgende Aufgabenstellung (es geht um den vergleich verschiedener Rechtsextremer Einstellungsmuster in den alten und neuen Bundesländern):

2) Führen Sie den für den Zusammenhang zwischen den jeweiligen Variablen vorgesehenen Signifikanztest durch und treffen Sie die Entscheidung für die Annahme einer der Hypothesen. Gehen Sie dafür in den bekannten fünf Schritten vor:
Schritt 1: Formulierung der Null- und Alternativhypothese
Schritt 2: Auswahl der Statistischen Prüfgröße und der Testverteilung
Schritt 3: Festlegung der Fehlerwahrscheinlichkeit
Schritt 4: Berechnung der Teststatistik
Schritt 5: Entscheidung über Akzeptanz oder Ablehnung der Nullhypothese des Stichprobenwertes der Teststatistik.

Mein Problem sind die Schritte 2 bis 4, da ich nicht weiß wie man die Statistische Prüfgröße und Testverteilung auswählt, geschweige denn was das sein soll. Außerdem weiß ich nicht wie ich die Fehlerwahrscheinlich keit und eine Teststatistik berechne.
Am Signifikanztest habe ich mich mit Chi Quadrat gequält, was allerdings keine verwertbaren Ergebnisse geliefert hat.

Ich habe schon das Internet durchforstet und die Uni-Bibliothek aufgesucht, was mir allerdings nicht wirklich weiter geholfen hat sondern teilweise für mehr verwirrung gesorgt hat.

Könnte mir hier jemand erklären was ich falsch gemacht habe, bzw was ich machen muss um die Aufgabe lösen zu können?

Schon mal im Voraus vielen Dank!

Liebe Grüße,
streety

P.S. Ich arbeite mit SPSS.

[drfg2008]

Du müsstest dein Design noch deutlich genauer darstellen. Es wäre ungewöhnlich, wenn zur Messung innerer Einstellungen ein Konzept aus nur einem Item besteht. In der Regel werden mehrere Meinungs- Statements erst einer Faktorenanalyse unterzogen (meist orthogonale Rotation), sodann in sich geschlossene Konzepte entwickelt und mittels Cronbach noch einmal auf Konsistenz geprüft. Mann kann allerdings auch einfach die Faktorenanalyse rechnen und sich die Faktorregressionswerte abspeichern. Über diese lassen sich dann Vergleiche (z.B. Ost/West) berechnen.

Hier kannst du dich ja mal auf die Schnelle informieren.


http://www.youtube.com/watch?v=Tk_ohSXknQ0

http://www.youtube.com/watch?v=PmRKJFLaM_E

http://www.youtube.com/watch?v=kyGvk4eSuJE

Dass mit Einzelstatements keine inneren Einstellungen gemessen werden können (wie bspw. Temperatur ja nur mit einer einzigen Skala) liegt in der Natur menschlicher Sprache. Seit Ferdinand de Saussure ist die Problematik des Zusammenhangs von Zeichen und Bedeutung auch in der Wissenschaft bekannt. Damit tatsächlich wirklich nur eine bestimmte innere Einstellung gemessen wird, muss aus der an sich mehrdeutigen Sprache (mehrdeutigen Items) erst einmal Ein-Eindeutigkeit (in Form und Bedeutung) geschaffen werden. Beispiele:

[1] "Bank" ist eine mehrdeutige (homonyme) Wortform; es steht für "Geldinstitut" oder "Sitzmöbel". Monosemierung erfolgt z.B. in einem Satz: "Er hebt bei seiner Bank Geld ab." (Monosemierung durch sprachlichen Kontext)

Quelle: http://de.wiktionary.org/wiki/Monosemierung

Der Witz macht davon Gebrauch, indem er Sinnzusammenhänge (Isotopien) schlagartig in ihr Gegenteil verkehrt. Als Beispiel der alte Kalauer: Aus Spaß wurde Ernst. Ernst ist heute drei Jahre alt.

In der Statistik erreicht man diese „Monosemierung“, indem unterstellt wird, dass ein korrelativer Zusammenhang mehrerer Items auf deren ‚kleinsten gemeinsamen Nenner’ beruht. Cronbach hat hier den Begriff der Konsistenz für sein Konzept übertragen.

Sind diese Konzepte in sich konsistent, dann können sie etwa als Summe dargestellt werden, oder eben wie oben schon angesprochen, als Faktorregressionswert, der das latente Merkmal misst.

Faktorregressionswerte haben den Vorteil, dass sie in weiteren parametrischen Verfahren eingesetzt werden können. So lässt sich z. B. über den t-Test der Unterschied der Regressionswerte nach Ost-West vergleichen.

http://www.youtube.com/watch?v=Ua0neCKSauw

Es ließen sich auch Varianzanalysen durchführen, auch das ALM, falls Haupt und Nebeneffekte zu prüfen sind. Auch lassen sich Regressionsanalysen durchführen. Das hängt davon ab, was du prüfen willst.

Schritt 1: Formulierung der Null- und Alternativhypothese

Die hängt vom statistischen Verfahren ab.

Schritt 2: Auswahl der Statistischen Prüfgröße und der Testverteilung

Auch das eine Frage des Verfahrens.

Schritt 3: Festlegung der Fehlerwahrscheinlichkeit

Hiermit ist wahrscheinlich der Fehler 1. Ordnung gemeint. Und der wird in der Regel mit 5% oder 1% festgelegt.

Schritt 4: Berechnung der Teststatistik

Findest du alles auf youtube (s.o.)

Gruß


P.S. Laut SPIEGEL-ONLINE hat die NASA für die erste bemannte Expedition zum Mars eine strikt hierarchische Befehls- und Kommandostruktur unter der gesamten Besatzung festgelegt. Unter bestimmten Umständen ist eine Diktatur eben die bessere 'Staats'form.

[streety]

Schonmal danke.
Die Arbeit soll eine Hausarbeit zur schließenden Statistik werden - dementsprechend kann ich an den Fragestellungen aus dem Fragebogen nichts mehr ändern.
Im Endeffekt soll ich meine Ergebnisse mit ergebnissen aus einer Studie der Friedrich-Ebert-Stiftung diskutieren.

Zum Aufbau: Ich habe 4 Statements (s.o.; Der Einfluss von Juden ist zu stark; Deutschland ist überfremdet; die andere fällt mir gerade nicht ein), die dem Allbus 2008 entnommen sind. Es gab jeweils 8 Items (Kein Deutscher; Stimme gar nicht zu; Stimme eher nich zu; Weder noch; Stimme eher zu; Stimme voll zu; Keine Meinung; Keine Angabe) - allerdings soll ich mit dichotom umkodierten Variablen arbeiten (Zustimmung/keine Zustimmung).
Diese Satements soll ich unter Berücksichtigung von alte vs. neue Bundesländer, Gewerkschaftsmitgliedschaft ja/nein, Schulbildung (Ohne Abschluss/Hauptschule/Mittlere Reife/Abitur) und Konfession (evangelisch/katholisch/keine Konfession) bearbeiten

[drfg2008]

Die FES- und ALLBUS-Designs (insbesondere vom ALLBUS) bestehen aus in sich relativ konsistenten Itembatterien, hier im Sinne der klassischen Testtheorie mit teilweise recht hohen C(alphas) (das sagt natürlich noch wenig über die Validität eines Desings aus).

Jedes einzelne Item dummycodieren und dann nach den Gruppen Ost/West , Gewerkschaft Ja/Nein usw. zu vergleichen geht natürlich (Chi-Quadrat). Aber es ist nicht mehr klassische Testtheorie und führt zur alpha-Fehlerkumulation. Und wie soll man FES- und ALLBUS-Designs auf diese Weise inferenzstatistisch vergleichen? Vergleichen könnte man diese auf der Grundlage der klassischen Testtheorie durch Berechnung der C(alpha). Frage: Welche Desings sind konsistenter: die der FES oder die des ALLBUS. Es lassen sich verschiedene C(alpha) auf Signifikanz prüfen (wurde hier schon mal besprochen). Und dann substanzwissenschaftlich auf Validität prüfen.

Die handwerkliche Umsetzung ist hier (übrigens sogar teilweise am ALLBUS) beschrieben.

http://www.youtube.com/results?search_q ... r+%23&aq=f



Gruß

[Generalist]

Am Signifikanztest habe ich mich mit Chi Quadrat gequält, was allerdings keine verwertbaren Ergebnisse geliefert hat.

Der Chi-Quadrat scheint hier ganz passend. Was "keine verwertbaren Ergebnisse" bedeuten soll, ist allerdings nicht so recht erkennbar.