Korrelation Likert-Skalen (SPSS, n=664)

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Karsten189
Beiträge: 1
Registriert: 06.08.2014, 16:03

Korrelation Likert-Skalen (SPSS, n=664)

Beitrag von Karsten189 »

Hallo zusammen,

ich mache gerade eine Untersuchung in der ich die Einstellung zu einem Thema in zwei Ländern untersuche um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu identifizieren. Ich habe auch schon vorher mit SPSS gearbeitet aber jetzt gerade ein Problem bei meiner Auswertung. Ich würde mich freuen wenn mir Jemand bei meinem Problem helfen kann. Das Problem tritt sicher häufiger auf, leider hat meine Foren- und Google-Suche mich nicht weiter gebracht.

Hintergrund: Ich vergleiche verschiedenste Attitudes / Einstellungen von Personen in 2 verschiedenen Ländern. Hierzu habe ich mit einer Umfrage, die sehr viele Likert Skalen enthält, Daten in beiden Ländern erhoben.
Land 1: 260 Datensätze
Land 2: 404 Datensätze

Die Variablen der Fragen die per Likert-Skala erhoben wurden (der überwiegende Anteil in meinem Fragebogen) habe ich bei SPSS als ordinal-skaliert angegeben - das erschien mir bei der Diskussion der "methodisch sauberere bzw. sichere" Weg zu sein.

Nun möchte ich die Korrelation zwischen 2 (Likert-Skala-) Variablen prüfen, allerdings jeweils pro Land damit ich sehen kann ob die Korrelationen pro Land unterschiedlich sind.

Sprich: Die Korrelation zweier (per Likert-Skala) erhobenen Variablen, mit der Einschränkung, dass ich Einstellen kann das die Variable Nationalität entweder Land1 oder Land2 "filtert". Als Holzhackermethode, hätte ich sonst meine Datei kopiert und dann jeweils die Daten eines Landes gelöscht, so hätte ich auch eine Einschränkung pro Land. Aber ich bin mir sicher, dass es schönere Lösungen gibt.

Ich habe mehrere SPSS Bücher vorliegen, ich blicke aber - auch aufgrund der Problematik der Skalenniveaus von Likert-Skalen - nicht durch, welche Tests ich nun verwenden darf.

Welcher Test wäre für meine Untersuchung sinnvoll? Nach welchen "Begriffen" sollte ich weiter recherchieren?

Ich wäre sehr dankbar, wenn mir Jemand von euch helfen könnte. Vielen Dank!
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