Kann mir jemand bei der Auswertung meines Fragebogens helfen?
Hey ihr Lieben,
ich brauche ganz dringend eure Hilfe. Und zwar muss ich ein Fragebogen auswerten, den brauche ich dann für meine Seminararbeit. Das Problem : Ich habe einen SCI- Fragebogen, also ein Fragebogen zur Beurteilung von Stress, der 54 Items mit jeweils 4 bzw. 7 Likert-Skalen hat. Ich habe auch schon alles in PSPP eingegeben ich muss den Bogen jetzt nur noch auswerten und weiss nicht wie ich vorgehen soll.
Bin sehr verwirrt mit den ganzen Begriffen, ich weiss nicht was ich anwenden muss (also Korrelation, t-test kreuztabellen etc.)
Meine 2 Hypothesen habe ich bereits aufgestellt :
1) Frauen haben eine größere Stressbelastung als Männer
2) Ältere Menschen haben weniger Stress als jüngere
So, jetzt weiss ich eben nicht welche Tests bzw. was ich anwenden muss, um genau diese Hypothesen zu untersuchen? Könnte ich nicht einfach eine Häufigkeitsaufzählung einmal mit "weiblich" und einmal mit "männlich" machen und dann die beiden miteinander vergleichen? oder gehort bei einer empirischen Studie mehr dazu ? Muss ich dann die Hypothesen irgendwie statistisch überprüfen ? Wäre super lieb, wenn mir jemand helfen könnte.
Lg
2 Antworten
Hallo Bundl,
da Du ein standardisiertes Verfahren genutzt hast, müsstest Du doch auch Angaben zu den Skalen haben... ob diese Normalverteilt sind oder nicht... das würde ich als erstes Gucken.
Dann sind ja Deine Stress-Skalen durch mehrere Items (zum Teil rekursiv) erhoben worden. Laut Internet habe ich diese Skalen gefunden: Stress durch Unsicherheit (7 Items)Stress durch Überforderung (7 Items)Stress durch Verlust (7 Items)Gesamt-Stressbelastung (21 Items)Körperliche Stresssymptome (13 Items). Ich würde im Grunde 5 neue Variablen berechnen lassen (aus der Summe der jeweiligen Items pro Skala) und ggf. noch eine Gesamt-Variable berechnen.
Zu Deinen Hypothesen: Für die erste Frage reicht ein t-Test (wenn die Skalen 7-Stufig (also metrisch) erhoben sind und die Stichprobe über 30 liegt). Dazu fügst Du z.B. die errechnete Variable zu Stress durch Unsicherheit in den t-Test und legst als Gruppenvariable das Geschlecht (mit z.B. 1 für männlich und 0 für weiblich) dazu. Dann sollte das klappen (siehe auch die andere Antwort).
Beim Alter würde ich eine Korrelation mit dem Alter und dem Stress-Ergebnis durchführen. Wenn Du Gruppen erstellst bzw. Altersklassen, dann wird vermutlich die Stichprobe zu gering, sodass die Gruppenunterschiede aufgrund der Stichprobengröße nicht mehr signifikant werden. Ich würde auf eine Korrelation setzen und vorerst nur eine allgemeine Aussage treffen.
Wie viele haben denn teilgenommen?
1.) Normalverteilung darfst Du an Stichprobe n>30 annehmen. 5 weitere Teilnehmer sind also sinnvoll. Schau mal unter Stichwort "Approximation" in Deinem Statistikbuch nach. Es sei denn, das Testverfahren gibt explizit eine andere Verteilung an.
2.) Also bei SPSS kannst Du eine neue Variable berechnen lassen. Ich glaube es heißt dort neue Variable generieren (oder berechnen). Dann öffnet sich ein kleiner Kalkulator, in welchem Du einfach die Variablen zusammenklicken und mit Rechenzeichen versehen kannst... wie es bei PSPP ist, weiß ich nicht. Genaue Berechnung müsste eigentlich im Manual des Tests stehen?!
3.) Je größer das Geburtsjahr, desto geringer das Alter... verhält sich also umgekehrt. Wenn also das Geburtsjahr mit dem Stress positiv korreliert, muss es heißen: Mit zunehmendem Geburtsjahr (also abnehmenden Alter) nimmt der Stress zu.
Bei 25 Teilnehmern kannst Du eigentlich händisch rechnen. Geht schneller und spart Zeit.
übrigens: t-Test für unabhängige Stichproben.
Vielen lieben Dank, hat mir wirklich weiterholfen.. Ich rechne es lieber mit dem Programm aus, da ich die ganzen Daten bereits eingetragen habe und es ziemlich lange gedauert hat, dann wäre die ganze mühevolle Arbeit umsonst gewesen :) Dann mache ich mich mal an die Arbeit, hoffe es klappt.. Vielen Dank nochmals
Also ich habe jetzt den T-Test mit den Gesamtwerten durchgeführt. Habe also, wie du es gesagt hast, alle Items zu jeweils einer Variable zusammengefasst und die 5 Gesamtvariablen nochmals zu einer ganzen Variable zusammengefasst und damit den T-Test durchgeführt. In der Tabelle steht einmal
bei der erste Zeile steht Varianzen sind gleich mit folgenen Werten :
Levene Test :
F= 2,20
Sig= ,15
T-Test :
t= -2,13
df=28
Sig. (2-seitig)= ,04
Mittlere Differenz= -18,93 usw.
in der zweiten Zeile steht Varianzen sind nicht gleich mit den Werten :
Levene Test : da steht nix, Spalten sind leer
T-Test :
t= -2,13
df= 25,08
Sig. (2-seitig) = ,04
Mittlere Differenz = -18,93 usw.
Kann ich jetzt meine Hypothese, dass Frauen eine höhere Stressbelastung haben, annehmen oder muss ich sie verwerfen ?
Könntest du mir eventuell das mit der Korrelation nochmal erklären, wie ich das machen muss? Ich habe es versucht. Also habe die Variable Geburtsjahr und die Gesamtstressvariable eingefügt, aber ich glaube das ist falsch bzw. ich muss doch das Alter trennen, um meine Hypothese zu untersuchen, ob jüngere oder ältere Menschen mehr Stress haben?
Ich weiss, ich frage ziemlich viel, aber ich verstehe das ganze nur bei dir bzw. du kannst es so erklären, dass ich es verstehe :)
Würde es echt zu schätzen wissen, wenn du mir helfen könntest.
Liebe Grüße
Also der Levene-Test testet, ob die Varianzen (also die Streuungen der beiden Gruppen) ungleich sind. Wenn der Test signifikant wird, müsstest Du in der Zeile für ungleiche Varianzen gucken. Da er das nicht ist, musst Du die t-Werte in der Zeile für homogene Varianzen (also erste Zeile) nachgucken.
Beim T-Test musst Du jetzt selbst entscheiden, was Du nutzt. Der T-Test sagt Dir: zu 96% sind die Gruppen verschieden. Zu 4% beruhen die Verschiedenheiten auf Zufall der Stichprobe. Also mit 4% Restwahrscheinlichkeit gibt es KEINE Unterschiede. Eigentlich sagt man, dass man bei 1% bzw. 0,1% Restwahrscheinlichkeit den Zufall ausschließen darf. Manchmal wird aber auch auf 10% geschummelt...
Ich würde bei der Korrelation bleiben. Wenn Du Altersgruppen machst (um Unterschiede zwischen den versch. Gruppen zu suchen) werden die Gruppen zu klein und der T-Test kann nicht mehr signifikant werden... Kommt den bei der korrel von Geburtsjahr und Gesamtstress etwas raus?! Gibt er Dir auch signifikanzen (mit Sternchen) in der Tabelle aus?!
Kein Ding, frag' ruhig. Kam gestern nicht mehr zum Antworten... und danke für das Kompliment :P
beide hypothesen sind gruppenvergleiche. um überhaupt erst einmal festzustellen, ob es einen unterschied gibt, müsstest du zunächst die mittelwerte der beiden gruppen vergleichen (t-test, mann-whitney-u-test, varianzanalyse/anova). wenn du danach noch die effektstärke haben willst, wäre wohl der eta-koeffizient sinnvoll. aber zuvor kommt noch etwas anderes...
0. stichprobenbeschreibung: anzahl der versuchspersonen, alter von männern und frauen (mittelwerte, standard abweichungen, minimal und maximal werte), durchschnittliche stresswerte (+standard abweichung), bildungsgrad der versuchpersonen usw.
1. überprüfung der reliabilität deiner skalen (cronbachs-alpha berechnen). nur wenn die skalen reliabel sind (also cronbachs-alpha recht hoch ist), kannst du mit den skalen weiterrechnen.
2. verteilung der skala prüfen: für einige tests muss die skala normalverteilt sein, sonst "darf" man sie nicht verwenden. also den kolmogorov-smirnoff-test (k-s-test durchführen). wenn der signifikant ist, hast du keine normalverteilung.
3. t-test braucht eine normalverteilung.mann-whitney-u-test braucht keine normalverteilung. beide tests vergleichen gruppen, aber der t-test ist genauer. hat allerdings auch die voraussetzung der normalverteilung (auch wenn er für abweichungen von dieser nicht sehr anfällig ist). wenn die skala nicht normalverteilt ist, solltest du sicherheitshalber beide tests machen.
beim t-test musst du außerdem die "varianzhomogenität" beachtet. beim durchführen des t-tests wird automatisch auch ein levene-test durchgeführt. dieser prüft die varianzhomogenität, die eine voraussetzung für den t-test ist. wenn ich das grad richtig in erinnerung habe, darf der levene-test nicht signifikant sein, dann besteht eine varianzgleichheit.
4. wenn ein unterschied festgestellt wurde, kannst du eta berechnen. ein wert von 0,3 gilt als starker effekt.
wenn du bei schritt 3 einen signifikanten unterschied findest, der die tendenz deiner hypothese hat (frauen haben einen höheren mittelwert als männer), dann kannst du deine hypothese annehmen. kein unterschied, dann wird die hypothese verworfen. der mittelwert der männer ist höher, dann wird die hypothese auch verworfen.
um die gruppe der älteren von den jüngeren zu trennen wirst du wohl einen mediansplit machen und dann schritt 3 und 4 durchführen müssen. angesichts deiner ersten hypothese macht es wohl sinn hier zunächst mal für alle versuchpersonen einen mediansplit nach alter zu machen und später auch noch einen mediansplit nach alter in abhängigkeit von geschlecht (haben jüngere frauen mehr stress als ältere frauen? haben jüngere männer mehr stress als ältere männer?)
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frag mich nicht nach den details zur berechnung - ich hab grad kein spss und kann nicht nachgucken, welche schritte man machen muss :D. findet man aber oft auch im internet (youtube).
Vielen Dank für deine detaillierte Anwort :) Das wäre nämlich meine nächste frage gewesen, ich das in PSPP eingebe. Hat dich dann erledigt. Habe jemand anderen gefragt, hoffe er antwortet :)
Vielen vielen Dank für deine ausführliche Antwort, die hat mir sehr geholfen, jetzt habe ich zumindest eine Anleitung :) Da ich aber wirklich in Statistik eine Niete bin, brauche ich leider nochmal deine Hilfe. 1. und zwar wie finde ich denn heraus, ob meine Daten normal verteilt sind ? 2. wie erstelle ich denn eine Gruppe von variablen, du hast ja gesagt, ich soll die Items in neue Variablen zusammenfassen ? 3. bzgl. Meiner zweiten Hypothese, habe ich das Geburtsjahr eingegeben und nicht das Alter als Zahl. Muss ich da irgendwas bei der Auswertung beachten ?
Es haben 25 Leute an meiner Umfrage teilgenommen und ich arbeite mit dem Programm PSPP, ist also genau so wie SPSS.
Tut mir Leid für die vielen Fragen, aber ich bin echt verzweifelt, da ich im Internet nichts verstehe. Wäre echt Super Lieb, wenn du mir weiter helfen könntest. Liebe Grüße