Ordinal skalierte Variablen berechnen - MEAN, Modal, Median?

[sonni11]

Hallo zusammen,

ich habe eine Frage:

Um mehrere Items unter eine Variable zusammenzufassen, möchte ich eine neue Variable berechnen. Nun sind die einzelnen (59 items) Variablen ordinal skaliert. Darf ich da überhaupt den MEAN nehmen? Ich weiß, dass man ordinal skalierte Variablen nicht summieren darf und eigentlich auch keine anderen arithmetischen Mittel anwenden darf. Macht da der MEAN Sinn oder sollte ich mit dem Median oder dem Modalwert arbeiten um einen gültigen Wert zu erhalten? Ich möchte damit dann weiter eine Spearman Correlation machen.

Es wäre toll, wenn jemand bereit wäre, diese Frage zu beantworten. Ihr würdet mir sehr weiterhelfen.

VG Sonni11

[Generalist]

Wie sehen denn die Items konkret aus. Und wo stammen sie her bzw. wo stammen die Skalen her bzw. wo stammt der Fragebogen her.

[sonni11]

Das Konstrukt nennt sich "Affective REsponse to Advertising" und wurde bereits von Wissenschaftlern einer Faktoranalyse unterzogen. Die items sind unterschiedliche Emotionen, wie "ängstlich, glücklich, zufrieden" usw.

In meinem Fragebogen sollten sich die Teilnehmer einen Werbespot anschaun und dann zu jeder aufgeführten Emotion (59 an der Zahl) angeben, inwieweit sie diese nach dem Schauen des Werbespots empfinden (auf einer Likert-Skala von 1 bis 5).
Sowohl die Fragestellung, als auch die Skalen sind alle aus Büchern übernommen).

Affective REsponse to Ad soll dann meine abhängige Variable sein, dessen Einfluss ich auf meine unabhängige Variable Brand Experience messen möchte.

[Generalist]

Wenn das ein bereits validiertes und in der Forschung verwendetes Instrument
ist, warum machst Du dann nicht einfach dasselbe wie Deine Vorgängerautoren
auch, bzw,. wie es die Testaustoren empfehlen?

Wenn es sich um Likert-Skalen handelt, die zusammengesetzt sind aus Likert-
Items, dann mutmaße ich mal, dass die Skalenwerte durch Summierung der
Itemwerte gebildet wurden.

[sonni11]

Die Literatur ist ein Marketing Scales Handbook und listet keine weiteren Maßnahmen, als die blosse Faktoranalyse der Skalen auf. Es zeigt die Werte für ein Chronbach Alpha an, die Reliabilität usw.

Außerdem würde es doch wenig Sinn machen Ordinalwerte zu summieren oder? Das Ergebnis würde mir nicht weiterhelfen. Ich möchte im Endeffekt herausfinden, ob Die Gefühle, die beim Schauen der Werbung irgendeinen Einfluss auf die Brand Experience (der beworbenen Marke) hat. Brand Experience, hat besteht ebenfalls aus 12 unterschiedlichen items, die genauso zusammengefasst werden müssten.

Verstehst du mein Anliegen?

Ich muss also eine Regression vornehmen. Um das aber machen zu können muss ich eine neue Variable berechnen.

[Generalist]

Wenn Du das Ergebnis einer Faktorenanalyse mit den Items
akzeptiertst, dann aber wieder eine Rolle rückwärts machst und
doch lieber Ordinalskalenniveau der Items annehmen willst, dann
nimm den Median. Das Problem des Skalenniveaus und der
Summenwertbildung bei Likert-Skalen ist mannigfach besprochen
und sicherlich im Netz leicht recherchierbar.

[sonni11]

Es tut mir leid, aber ich steh auf dem Schlauch.
Bedeutet das, dass wenn ich die items zusammenfasse zu einer Variablen, ich diese neue berechnete Variable nicht mehr als Ordinal-skaliert ansehen darf? Wird diese Variable dann automatisch metrisch?

Kann ich dann diese Variable für eine Regressionsanalyse anwenden?