Umfrage- Reihenfolge auswerten

1 Antwort

das problem kann man in eines überführen, das man mit den üblichen statistischen verfahren bearbeiten kann -->

mal angenommen, die items a, b, c sollen von jedem teilnehmer in eine rangreihenfolge der beliebtheit/aversivität... gebracht werden -->

man überlegt sich, welche rangreihen möglich wären:

abc, acb

bca, bac

cba, cab

in diesem fall gibt es 9 mögliche rangreihen --> man ordnet jeder der rangreihen eine bestimmte zahl z.b. von 1 bis 9 zu. dann hat jeder teilnehmer für die rangreihe, die er wählt, eine bestimmte zahl. diese zahl bzw. die skala von 1 bis 9 hat kategoriales datenniveau.

wir wollen nun wissen, ob eine rangfolge (d.h. eine bestimmte zahl) besonders oft vorkam --> häufigkeitstest --> chi²-test, gemeint ist der bei "nonparametrisch".

Hallo Schokolina,

vielen Dank für die Antwort! Das Problem ist nun, dass ich 16 Items habe. Ich hab das nun in SPSS mit Analysieren > Nichtparametrische Tests > Alte Dialogfelder > K verbundene Stichproben > Friedmann + Kendall W gemacht. Da kommt eine Rangfolge raus und ein "Coefficient auf Concordance" den man interpretieren kann.

Hast du da Einwände? Ich hab da in einem SPSS Buch gefunden. Hoffe nun dass es so in Ordnung ist.

LG und nochmal Danke!!! :)

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@surferSardinia

mit dem test kriegst du nur raus, ob variablen unterschiedlich hoch bewertet wurden.

wenn du 3 produkte a, b, c hast, könntest du nach dem test sagen: die 3 produkte unterscheiden sich in ihrer bewertung (bzw. unterscheiden sich nicht signifikant) z.b. "a war das beliebteste produkt". du könntest noch beantworten, ob a beliebter ist als b usw.

über die rangreihe der produkte wird dabei aber nur indirekt was erfahren. du testest nicht die frage "welches ist die beliebteste rangreihe der produkte a,b,c?".

probiere das ganze mal mit einem fiktiven, kleinen beispiel z.b. die a, b, c-variante aus, dann siehst du den unterschied zwischen deinem und meinem test-vorschlag. und besprich doch mit deinem betreuer, was du tatsächlich aussagen möchtest, denn auf die zu beantwortende hypothese kommt es an, welchen test man wählt.

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