Skalen mit unterschiedlicher Anzahl von Antwortstufen/Items

[Cassiopeia]

Hallo,

ich mache derzeit meine Masterarbeit im Fach Psychologie und habe eine Erhebung durchgeführt (n = 124 bzw. 139).

Dabei verwendete ich einen Fragebogen aus mehreren validierten Skalen und möchte nun verschiedene Berechungen durchführen, darunter t-Tests, Korrelationen und Multiple bzw. Stufenweise Regression (evtl. auch Varianzanalyse).

Meine Betreuerin meinte, ich müsse berücksichtigen, dass die Skalen nicht die gleiche Anzahl von Items haben (z.B. Skala A 11 Items, Skala B 30 Items) und dass bei manchen Skalen auch die Anzahl der Antwortstufen utnerschiedlich ist (z. B. Skala B 7-stufige Ratingskala, Skala A 5-stufig).

Ich habe mir auf Anraten meiner Betreuerin das Buch von Krauth (1997) gegeben. Darin aber nichts gefunden.
Habe dann auch mal ein bissl gegrübelt und denke, dass es doch -zumindest bei t-Test und Korrelation- völlig wurscht ist, ob die Zahl der Items unterschiedlich ist und wieviele Antwortstufen die haben. Oder habe ich da nen Denkfehler drin?

Kann mir irgendwer was schlaues dazu sagen?

Das ist auch so speziell, da tue ich mir auch mit Literatur schwer...

Schon einmal vielen herzlichen Dank!

[muon-stat]

Hallo,

Sie müssen Ihre Problemstellung genauer darstellen.
Was ist die Hypothese? Was soll verglichen werden? Berechnen Sie Scores?

Grüße,
muon-stat

[Cassiopeia]

Hallo muon-stat,

ich untersuche den zusammenhang von vergewaltigungsmythenakzeptanz (vma) zu anderen konstrukten (z. B. Sexismus).

die vma-skala hat z. B. 30 Items und eine 7 stufige Ratingskala
die Skala für Sexismus umfasst 11 Items (5-stufig)

Hypothese wäre z. B.
1) Männer haben eine höhere vma als Frauen
2) vma und Sexismus korrelieren positiv

ad Score: die Itemwerte der Skalen werden je Person aufsummiert und dann durch die Anzahl der Items geteilt. Also Mittelwertsbildung.

Ich hätte jetzt gedacht, dass es bei Hypothese 1 egal ist, dass andere Skalen z. B. mehr Items haben, da ich im (wahrscheinlich t-, je nach Verteilungsform)Test ja sowieso nur eine Skala in verschiedenen Gruppen untersuche.

Und bei der zweiten Hypothese hätte ich angenommen, dass die Itemzahl doch rausfällt. Also zumindest wenn ich es mir in der Fläche vorstelle (bivariate Korrelation) kommt mir das so vor. Und wenn ich mich richtig erinnere, fliegt die Anzahl der Items in der Formel doch eh raus, oder?

Meine Betreuerin hat nur sehr darauf rumgeritten. Und mir ist einfach nicht klar, bei welchen en ArtBerechnungen das relevant werden könnte.
Da ich aber auf jeden Fall Korrelationen und Mittelwertsvergleiche durchführe wäre für mich zumindest wichtig zu wissen, ob es da was ausmacht.

Merci beaucoup und Grüße

[drfg2008]

Hypothese wäre z. B.

1) Männer haben eine höhere vma als Frauen

Bei Verwendung eines t-Tests (ggf. U-Test) als Test auf Lageunterschiede wäre es unerheblich, ob die "vma"- und das "Sexismus"-Konstrukte unterschiedliche Anzahl von Skalenstufen besitzen.

2) vma und Sexismus korrelieren positiv

siehe oben - auch bei der Korrelation ist es unerheblich, wie die eine oder die andere Skala kodiert ist. Bei der punkt-biserialen Korrelation wird sogar eine dichotome Zufallsvariable mit einer metrischen korreliert (-> nächste Schätzung mit SPSS mangels punktbiserialer Korrelation der r-Pearson)

[Cassiopeia]

drfg2008, das bestätigt dann ja meine Vermutung.
Vielen Dank. Vor allem für die Erläuterung.

Gibt es denn überhaupt "gebräuchliche Tests" bei denen das relevant sein könnte?

Ich nehme an, wenn es für eine Korrelation unerheblich ist, sollte es das auch für eine Regression sein?