Alles was ich will sind Skalen

[Antje]

Hallo,

nach dem ich gestern einer guten Freundin einen Rat zum Umgang mit Skalenniveaus gegeben habe, bin ich mir mittlerweile selbst etwas unsicher geworden und will deshalb gern euren Rat einholen.

Meine Freundin will die Ursachen bzw. Einflussfaktoren von "Sitzenbleibern" herausfinden. Dazu hat sie eine abhänige Variable kodiert, die im Prinzip das Alter angibt unter der Bedingung bestimmter Faktoren (wie Zeitpunkt des Schulabschluss, Eintritt in Schulsystem, Schulform). Da grundsätzlich im Regelfall Realschüler mit 16 und Abiturienten mit 18/19 den Schulabschluss in der Tasche haben ist sie in der Lage an Hand der Variable zu sehen - je älter eine Person ist desto öfter muss diese Person sitzengeblieben sein. Da diese Variable nicht normalverteilt ist, hat sie dann an Hand von Grenzwerten die Variable in Dummy Variablen umkodiert, um weitere Tests durchzuführen.

Nun stellte Sie mir die Frage nach den Skalenniveaus der Variablen.

Ich meinte: Zunächst einmal sind nur drei Skalenniveaus (nominal, ordinal und intervallskaliert) für statistische Tests relevant und es ist möglich intervallskalierte in ordinal und dann in nominalskallierte Variablen umzukodieren. In ihrem Fall ist ihre anfängliche abhänige Variable eine intervallskalierte (ist ja eigentlich das Alter) und wenn sie diese dann in eine Dummy Variable umkodiert - ist das grundsätzlich eine nominal Variable. Es gibt jedoch auch Wissenschaftler (Bortz??), die sagen, dass Dummy Variablen auch als ordinal oder intervallskaliert interpretiert werden können. Wichtig ist das man sich auf ein Skalenniveau am Anfang festlegt und nicht bei den Tests wechselt.

Ist meine Aussage richtig oder habe ich mich da zu weit aus dem Fenster gelehnt??

Vielen Dank.
Eure Antje.

[Antje]

Hallo,

ich würde mich sehr über eine Antwort freuen, jede Antwort kann klarheit bringen. Habe mittlerweile auch in einige Bücher geguckt - nur leider habe ich bisher auf den Themenkomplex passend keine präzisen Darstellungen gefunden. Deshalb hoffe ich weiter auf eure mithilfe.


Vielen Dank.

[Generalist]

Und wo ist da die SPSS Frage?

Da diese Variable nicht normalverteilt ist, hat sie dann an Hand von Grenzwerten die Variable in Dummy Variablen umkodiert, um weitere Tests durchzuführen.

Unsinnige Begründung. Normalverteilung ist kein Erfordernis.

Nun stellte sie mir die Frage nach den Skalenniveaus der Variablen.

Wozu sollte dies zu wissen gut sein? Falls sie eine dichotome AV hat, gibt es dafür logistische Regressionsanalysen.

[Antje]

Hallo,

erstmal vielen Dank für deine Antwort.

Ja, du hast sicherlich recht, dass die Frage keinen direkten SPSS Bezug hat, dennoch sind in diesem Forum sehr fachkundige Menschen anzutreffen, weshalb ich auf eine gute Antwort gehofft habe.

Meines erachtens nach ist die Normalverteilung nach schon Voraussetzung von verschiedenen Tests, bspw. der linearen Regression. Demnach ist es für sie nicht möglich diese zu nutzen.

Bei der logistischen Regressionsanalyse hast du sicherlich Recht, dafür spielen die Skalenniveaus keine super wichtige Rolle. Aber sie will meines Wissens vorher noch Zusammenhangs-Test durchführen und dafür sind die Skalenniveaus schon von großer Bedeutung (Wähle ich Pearson oder Kendalls-Tau usw).

Oder irre ich mich da?

Danke.
Grüße Antje.

[Generalist]

Ja, du hast sicherlich recht, dass die Frage keinen direkten SPSS Bezug hat, dennoch sind in diesem Forum sehr fachkundige Menschen anzutreffen, weshalb ich auf eine gute Antwort gehofft habe.

Dafür gibt es hier noch ein weiteres Forum unter der Überschrift "Statistik".

Meines erachtens nach ist die Normalverteilung nach schon Voraussetzung von verschiedenen Tests, bspw. der linearen Regression. Demnach ist es für sie nicht möglich diese zu nutzen.

Dein Erachtens ist leider falsch, wie jedes beliebige Buch und jeder beliebige Webeintrag zur linearen Regression verrät. Erstens ist eine Normalverteilung der Residuen erforderlich, nicht der Ausgangsvariable. Zweitens ist auch dies nur dann von Belang, wenn die Fallzahlen vergleichsweise klein sind.

Aber sie will meines Wissens vorher noch Zusammenhangs-Test durchführen und dafür sind die Skalenniveaus schon von großer Bedeutung (Wähle ich Pearson oder Kendalls-Tau usw).

Man kann sich das Leben auch künstlich schwer machen. Man behandele eine Dichotomie bei solchen bivariaten Analysen als eine kategoriale Variable, da macht man nichts verkehrt.

[Antje]

Hallo,

vielen Dank, werde deinen Hinweis mit dem Statistik Forum in Zukunft beachten (hatte das nicht gecheckt, weil ich direkt über Google auf das SPSS Forum gestoßen bin).

Das beispiel mit der linearen Regression ist quatsch, aber für eine Varianzanalyse wäre es schon zu treffend - also nicht völlig irrelvant.

Danke für deine Berichtigung.

[Antje]

Um meine Schande, dass ich hier im SPSS Forum über Statistik-Sachverhalte gefragt habe ein wenig zu mindern, möchte ich allen die Hilfe bei SPSS benötigen folgende Seite vorschlagen, die die grundlegende Handhabung mit SPSS anschaulich erklärt.

http://gruener.userpage.fu-berlin.de/spss-tutorials.htm


Gerne, kann jeder einen Kommentar abgeben, ob im diese Seite geholfen hat.

Grüße Antje

[Antje]

Lieber Generalist,

du hattest mir geschrieben:

Man kann sich das Leben auch künstlich schwer machen. Man behandele eine Dichotomie bei solchen bivariaten Analysen als eine kategoriale Variable, da macht man nichts verkehrt.

Nur nochmal zur Sicherheit, weil ich schon wieder von Leuten verrückt gemacht würde (gefährliches Halbwissen):

Meinst du damit das man es als nominale oder ordinale kategoriale Variable behandelt??

Vielen lieben Dank.

Grüße Antje

[Skuz]

Wer erzählt dir eigentlich so einen Stuss?

Entweder die Skala ist nominal- (=kategorial), ordinal- oder kardinal- (=metrisch) skaliert.

http://de.wikipedia.org/wiki/Skalenniveau Ganz simpel.

Dummys/dichotome Variablen sind immer nominal skaliert. Ausprägungen: 1: Ereignis/Eigenschaft trifft zu; 0= Alles andere.

[Antje]

Danke sehr, Skuz!