Hilfe bei der Auswertung... nichtlinearer Zusammenhangs?

[coaoroo]

Hallo,

ich hoffe es gibt hier Menschen, die mir weiterhelfen können. Ich muss eine Auswertung vornehmen und habe so gut es geht versucht, mich einzuarbeiten. Allerdings bin ich mir unsicher, ob meine Vorgehensweise richtig ist:

Ich habe eine einmalige Umfrage durchgeführt, in der Angaben zum Einsatz von Methoden und zur Ausbildung von Kompetenzen gemacht werden sollten. Dazu wurde eine Ratingskala von nie bis immer benutzt. Es soll nun gezeigt werden, dass sich der Einsatz bestimmter Methoden positiv auf die Kompetenzen auswirkt. Die Stichprobe ist damit unabhängig, hat Ordinalskalenniveau und die abhängigen Variablen sind die Werte zu Kompetenzen, die unabhängigen Variablen sind die Werte zu Methoden... richtig?
Ich möchte zeigen, dass bestimmte Methoden (es gibt A B und C) sich auf bestimmte Kompetenzen auswirken (hier gibt es 1,2,3,4,5,6,7,8 ).
Der Zusammenhang soll zb für Methode A & Kompetenz 1 (2, 5 & 8)gezeigt werden.

Nun meine Vorgehensweise:

Methode A und Kompetenz 1:
1. Kreuztabelle wurde erstellt. Es ist zu erkennen, dass Zusammenhänge bestehen. Sie sind aber nicht linear.

2. Ich habe keinen wirklich passenden Test gefunden, der mehr als 2 ordinalskalierte Stichproben miteinander vergleichen kann. Deshalb habe ich auf den U-Test nach Mann & Whitney zurückgegriffen. Um diesen durchzuführen, habe ich die unabhängige Variable MethodeA dichotromisiert. Ergebnis: nicht signifikant

Das Problem ist nun, dass bei Schritt 2 häufig kein U-Test durchgeführt werden kann, da keine Werte bei "nie" oder "selten" (dichotromisiert = 0) existieren. Muss ich diesen Test nun einfach machen und erklären, dass es für einen Zusammenhang spricht, wenn es erst gar keine Gruppe gibt, die die Methoden nicht einsetzen?

Wie stelle ich nun einen Zusammenhang dar? Geht das nur per Diagramm, da der Zusammenhang nicht linear ist? Korrelationen können ja nur für lineare Zusammenhänge berechnet werden.

Ich schreibe gerade an der zur Umfrage gehörigen Arbeit und wäre um jeden Tipp und jede Hilfe dankbar.

Viele Grüße

coaoroo

[Generalist]

Ich habe eine einmalige Umfrage durchgeführt, in der Angaben zum Einsatz von Methoden und zur Ausbildung von Kompetenzen gemacht werden sollten. Dazu wurde eine Ratingskala von nie bis immer benutzt.

Was wurde mit der Skala gemessen, die Häufigkeit des Methodeneinsatzes?
Die Häufigkeit der Kompetenzanwendung? Beides? Wie viele Stufen hat die
Skala? Und wie groß ist überhaupt die Stichprobe?

Es soll nun gezeigt werden, dass sich der Einsatz bestimmter Methoden positiv auf die Kompetenzen auswirkt.

Kausalbeziehungen lassen sich mit einer einmaligen Querschnittserhebung
schwerlich nachweisen. Allenfalls lässt sich zeigen, dass die Größen
miteinander assoziiert sind.

Die Stichprobe ist damit unabhängig,

Du hast lediglich 1 Stichprobe mit 1maliger Messung, das ist erstmal weder
abhängig noch unabhängig. (Un)abhängigkeit wird hier je nach der
verwendeten Analyse zu beurteilen sein.

hat Ordinalskalenniveau

Stichproben haben kein Skalenniveau. Messungen haben ein Skalenniveau.
Ordinalskalenniveau ist naheliegend, aber je nach Zahl der Stufen bei den
Messungen lässt sich auch manchmal Intervallskalenniveau annehmen.

und die abhängigen Variablen sind die Werte zu Kompetenzen, die unabhängigen Variablen sind die Werte zu Methoden... richtig?

Als Ausgangspunkt könnte man es so formulieren. Was Du als abhängige und
was als unabhängige Variable betrachtest, hängt aber von Deinen eigenen
Festlegungen und der gewählten Analyse ab.

Methode A und Kompetenz 1:
1. Kreuztabelle wurde erstellt. Es ist zu erkennen, dass Zusammenhänge bestehen. Sie sind aber nicht linear.

Nanu,. wie kommt denn da eine Kreuztabelle hin? Und wie willst Du lineare
Zusammenhänge mit ordinalen Daten feststellen? Ist vielleicht gemeint:
der Zusammenhang ist nicht monoton?

2. Ich habe keinen wirklich passenden Test gefunden, der mehr als 2 ordinalskalierte Stichproben miteinander vergleichen kann.
Deshalb habe ich auf den U-Test nach Mann & Whitney zurückgegriffen. Um diesen durchzuführen, habe ich die unabhängige Variable MethodeA dichotromisiert. Ergebnis: nicht signifikant

Für dne simultanen Vergleich mehrerer Gruppen gbt es den Kruskal-Wallis
H-Test. Falls sowohl "Methode" als auch "Kompetenz" auf ordinaler Skala
gmessen wurden, dann wäre allerdings eine Spearman-Korrelation
naheliegender.

Das Problem ist nun, dass bei Schritt 2 häufig kein U-Test durchgeführt werden kann, da keine Werte bei "nie" oder "selten" (dichotromisiert = 0) existieren. Muss ich diesen Test nun einfach machen und erklären, dass es für einen Zusammenhang spricht, wenn es erst gar keine Gruppe gibt, die die Methoden nicht einsetzen?

Wo so gut wie keine Variabilität existiert, kann man eben auch keine
Assoziationen feststellen.

Ich schreibe gerade an der zur Umfrage gehörigen Arbeit und wäre um jeden Tipp und jede Hilfe dankbar.

Du brauchst vor allen Dingen einen Ansprechpartner im real life. Es ist
fraglich, ob Dich Freiwillige aus einem Webforum durch eine komplette
Auswertung leiten können. Bzw. wollen.

[coaoroo]

Hallo,
erstmal vielen Dank für die ausführliche Antwort! Ich hätte nicht gedacht, dass sich das Ganze so schwierig gestaltet.

Was wurde mit der Skala gemessen, die Häufigkeit des Methodeneinsatzes?
Die Häufigkeit der Kompetenzanwendung? Beides? Wie viele Stufen hat die
Skala? Und wie groß ist überhaupt die Stichprobe?

Zum einen wurde die Häufigkeit des Methodeneinsatzes für 3 verschiedene Methoden gemessen. Zum Anderen die Häufigkeit der bearbeiteten Kompetenzen für 8 verschiedene Kompetenzen. Die Skala hat 5 Stufen von nie(1) bis immer(5).

Kausalbeziehungen lassen sich mit einer einmaligen Querschnittserhebung
schwerlich nachweisen. Allenfalls lässt sich zeigen, dass die Größen
miteinander assoziiert sind.

Es wäre scho toll,wenn ich zeigen könnte, dass die Größen miteinander assoziiert sind. Nur wie?

Du hast lediglich 1 Stichprobe mit 1maliger Messung, das ist erstmal weder
abhängig noch unabhängig. (Un)abhängigkeit wird hier je nach der
verwendeten Analyse zu beurteilen sein.

Okay, da hab ich dann wohl was falsch verstanden. Hab hier ein Buch mit einer Tabelle, in der je nach "Art der Abhängigkeit" (Anzahl der Stichproben, Skalenniveau und Verteilung) auf verschiedene statistische Verfahren verwiesen wird...

Nanu,. wie kommt denn da eine Kreuztabelle hin? Und wie willst Du lineare
Zusammenhänge mit ordinalen Daten feststellen? Ist vielleicht gemeint:
der Zusammenhang ist nicht monoton?

Die Kreuztabelle ist der Versuch zu zeigen, welche Antwort wie oft gewählt wurde. Dort kann man sehen, dass die TN, die oft Methode A einsetzen auch häufig eine Bearbeitung der Kompetenz 1 angeben. Mehr kann ich daraus nicht lesen. Aber das ist doch auch ein Zusammenhang, nur was für einer? Die meisten Antworten liegen bei beiden Variablen im oberen Drittel der Skala.

Für dne simultanen Vergleich mehrerer Gruppen gbt es den Kruskal-Wallis
H-Test. Falls sowohl "Methode" als auch "Kompetenz" auf ordinaler Skala
gmessen wurden, dann wäre allerdings eine Spearman-Korrelation
naheliegender.

Es wurden beide auf ordinaler Skala gemessen. Ich bin auch auf die Spearman-Korrelation gestoßen. Allerdings habe ich die Idee schnell wieder verworfen, weil in meinem Buch der Hinweis steht, dass "Korrelationen nur lineare Anteile eines Zusammenhangs" aufdecken können. Wie du schon sagtest, kann meine Untersuchung aber doch keine linearen Zusammenhänge mit ordinalen Daten aufdecken, oder? (Anscheinend verwechsle ich hier wieder etwas)

Wo so gut wie keine Variabilität existiert, kann man eben auch keine
Assoziationen feststellen.

Ich hätte die Berechnungen, die aufgrund einer "nichtexistenten" Gruppe 1(alle nie & selten Antworten) nicht vorgenommen werden können, so interpretiert, dass genau dadurch ein Zusammenhang erkennbar wird: Alle TN, die mindestens gelegentlich Methode A verwenden, geben meist auch mind. gelegentlich Kompetenz 1 an. Das ist aber so falsch? Auf welche Art und Weise kann ich das (wer mind. gelegentlich Methode 1 benutzt, gibt auch mind. gelegentlich Kompetenz 1 an ) denn nun zeigen?

Du brauchst vor allen Dingen einen Ansprechpartner im real life. Es ist
fraglich, ob Dich Freiwillige aus einem Webforum durch eine komplette
Auswertung leiten können. Bzw. wollen.

Mir ist schon klar, dass ich das nicht von Forenmitgliedern erwarten kann. Ich habe bloß gehofft, dass man mir hier villeicht Schritte zeigen kann, mit denen ich aus meinen (ich gebe zu, nicht gerade überlegt gewonnenen) Daten etwas herausholen kann, was sich hinsichtlich einer Interpretation nutzen lässt. Denn sieht man sich die von den TN gemachten Angaben an, so sieht man, dass diejenigen, die bspw. Methode A mind gelegentlich benutzen, alle mind gelegentlich Kompetenz 1 angeben.
Da ich bis vor einer Woche noch nie Kontakt mit SPSS oder Statistischen Auswertungen hatte, habe ich mir natürlich einen Ansprechpartener bzw Nachhilfelehrer im real life gesucht. Ohne ihn hätte ich meine Daten bis jetzt nicht in SPSS einfügen können. In der letzten Sitzung hat er mir gezeigt, wie man mit dem Programm umgeht. Für die Auswertung hat er mir geraten, die Kreuztabellen zu erstellen und einen Chi quadrat Test für die jeweils zu Untersuchenden Zusammenhänge durchzuführen. Um die Zusammenhänge soll es beim nächsten Mal gehen. Jetzt habe ich mich allerdings selber weiter durch meine Bücher gewühlt um herauszufinden, wie man das Ganze nun miteinander in Bezug setzen kann. Dabei habe ich u.a. herausgefunden, dass man einen Chi-Test nur machen kann, wenn man jeweils nur 2 Ausprägungen hat. Das liegt aber doch eigentlich nicht bei mir vor oder kann man den trotzdem verwenden? Aus diesem Grund habe ich mich selber weiter auf die Suche gemacht, was bei mir passen könnte. Diese Literatur ist allerdings für einen Anfänger ziemlich verwirrend (vermutlich so wie dieser Text für die Forenmitglieder, Entschuldigung!)

Villeicht hast du oder jemand anders hier ja trotzdem noch einen guten Rat für mich übrig? Ich würde mich jedenfalls sehr freuen, wenn ich irgendwann einmal ein wenig Licht am Ende des Tunnels sehen könnte, verzweifle nämlich gerade an dieser Aufgabe!

[Generalist]

Da Du ausschließlich ordinalskalierte Daten hast, wäre Spearmans
rho angebracht. Dieser untersucht die Monotonie eines Zusammenhangs,
das dürfte schon ungefähr zu Deiner Fragestellung passen. Gerade für
Anfänger ist der sehr gut geeignet, da robust (man kann nicht viel falsch
machen) . Zu einer Kreuztabelle (Chi Quadrat Tests sind NB nicht
beschränkt auf 2x2-Tafeln) hätte ich nicht gegriffen, außer vielleicht
zur Dateninspektion (aber da könnte man alternativ auch an
x-y-Streudiagramme denken). Aber den Punkt kannst Du ja mit Deinem
Ratgeber besprechen.