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Hinzu kommt noch, dass ich anschließend den einfluss einer drittvariable auf diese beziehung untersuchen möchte. geht das überhaupt wenn alle skalen ordinalskaliert sind? LG Auswertung vierstufige Likert Skala bzw. wie wertet man eine vierstufige Likert-Skala aus? Likert skala auswertung data. Hallo zusammen, im Rahmen meines Psychologieseminars darf ich den Motivationsgrad zweier unterschiedlicher Gruppen messen (eine Kontroll- und eine Versuchsgruppe mit Intervention). Hierzu habe ich einen Fragebogen erstellt, welcher auf einer vierstufigen Likert-Skala beruht (1 = trifft überhaupt nicht zu; 2 = trifft kaum zu; 3 = trifft einigermaßen zu; 4 = trifft absolut zu) und das Konstrukt "Motivation" anhand von Fachliteratur operationalisiert. Die Fragebögen habe ich nun von den beiden Gruppen zurückbekommen, bin mir allerdings nicht ganz sicher, wie ich bei der Auswertung nun voranschreiten soll. Ich bin auf dem Gebiet noch ziemlich grün hinter den Ohren. (Ich würde durch das Angeben der Durchschnittsantwort (also eines Werts zwischen 1-4) die einzelnen Frageitems auswerten.

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Wie kann ich beispielsweise verdeutlichen, dass der eine Post deutlich positiver bewertet wird als ein anderer? SesamWalter Beobachter Beiträge: 13 Registriert: So 27. Nov 2016, 12:22 Danke gegeben: 1 Danke bekommen: 0 mal in 0 Post Re: Likert Skala Auswertung (Vergleich) von PonderStibbons » So 27. Nov 2016, 14:45 Ich gehe von einer Ordinalskala aus und rechne mit Mittelwerten der Items. Das geht nicht. Ordinalskalen haben keine Mittelwerte. Das Maß der zentralen Tendenz ist bei Ordinalskalen der Median. Da es sich um abhängige Messungen handelt und um eine Ordinalskala, wäre für paarweise Vergleiche der Vorzeichentest (sign test) geeignet. Mit freundlichen Grüßen PonderStibbons PonderStibbons Foren-Unterstützer Beiträge: 10131 Registriert: Sa 4. Jun 2011, 15:04 Wohnort: Ruhrgebiet Danke gegeben: 37 Danke bekommen: 2184 mal in 2169 Posts von SesamWalter » So 27. Nov 2016, 20:12 Danke! SPSS Likert-Skala (Statistik, spß). Das heißt, ich wende den Vorzeichentest bei einem Item an und überprüfe die Unterschiede bei der Bewertung zweier Posts.

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Danke schon mal für die Antwort. Also es ist wohl besser, doch alles etwas genauer zu beschreiben. Ich wollte die Zufriedenheit messen, um diese in ein Modell aufzunehmen (Choice Model) und zu überprüfen, ob die Zufriedenheit eine Auswirkung auf die Auswahlentscheidung hat. Nun hatte ich eine normale Rating Skala erstellt, frei nach dem Motto "Bitte geben Sie ihre Zufriedenheit mit XY auf der Skala von 1-7 an". Der Plan war, den Wert dann einfach in das Modell aufzunehmen. Nun wurde mir aber nahe gelegt, für die Messung eine validierte Skala zu verwenden... da mir das nahe gelegt wurde, habe ich das auch getan. STATISTIK-FORUM.de - Hilfe und Beratung bei statistischen Fragen. Verstanden warum habe ich zwar nicht, aber gut. Da es sich um eine Dienstleistung handelt wurde ein modifizierter SERVQUAL Ansatz verwendet. Dieser misst ursprünglich die Dienstleistungsqualität, welche wohl bei einer Dienstleistung in Kundenzufriedenheit mündet. Nun war für mich relevant, ob die Qualität dieser Dienstleistung überhaupt die Kundenzufriedenheit determiniert und welche der Dimensionen den größten Einfluss auf die Zufriedenheit hat.

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Intervall oder Ordinalskaliert? moin, ich werte gerade eine studienarbeit aus und bin dabei auf folgendes problem gestoßen: ich möchte zwei fragebögen miteinander korrelieren (beide mit einer ratingskala 1-5; 1= stimme garnicht zu, 5= stimme stark zu) und bin ursprünglich davon ausgegangen, dass es sich dabei um ordinalskalen vom typ likert handelt. Nun habe ich jedoch mehrmals gelesen, dass nicht jeder likert skalierte fragebogen automatisch ordinalskaliert ist, sondern auch durchaus intervallskaliert sein kann, wenn die unterschiede zwischen den messpunkten als einheitlich groß betrachtet werden. Likert skala auswertung u. außerdem überprüfe ich eine gerichtete hypothese, da ich einen positiven zusammenhang vermute. Wenn ich nun also nach pearson rechne, ergibt sich eine leichte, signifikante korrelation, wenn ich jedoch nach spearman rechne, landen die werte jenseits von gut und böse (korrelation geht gegen 0, absolut keine signifikanz). Nun stellt sich mir natürlich die frage welche korrelationsrechnung hier angebracht ist.

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Das zwischen dem von PonderStibbons eingeschlagenen und dem von mir eingeschlagenen Pfad. LG, Bernhard von SesamWalter » Mo 28. Nov 2016, 10:40 Hallo Bernhard, danke für deine Nachricht. Mein Idee ist folgende: Einer dieser 10 Items vom Typ Likert ist beispielsweise: Der Beitrag enthält einen kommerziellen Hintergrund/ist Werbung: Trifft nicht zu (1) Trifft eher nicht zu (2) teils-teils (3) Trifft eher zu (4) Trifft zu (5) Dieses Item ist 1/10 mit dem der Proband den Werbe-Post bewertet. Ich möchte nun die Ergebnisse der unterschiedlichen Posts miteinander vergleichen. Ich möchte dabei nicht den Durchschnitt aller 10 Items nehmen sondern einzelne Items betrachten. Auswertung likert skala. Nehmen wir zum Beispiel das Item mit der Werbung: Ich möchte nun die Durchschnittswerte für dieses Item von Post 1 mit den Durchschnittswerten von Post 2 unterscheiden. Und draus Rückschlüsse auf meine Hypothese ziehen: Diese lautet bspw. Post 1 wird stärker als Werbung wahrgenommen als Post 2: Welcher Test bietet mir nun die Möglichkeit diesen Vergleich statistisch zu untermauern und hilft mir dabei meine Hypothesen zu bestätigen?

Ein ebenfalls im genannten Forenbeitrag verlinktes wissenschaftliches Paper deutet an, dass es einige Mythen und "Urban Legends" rund um die Nutzung von Likert Skalen gibt. Die Autoren kommen zu dem Schluss, dass Likert-Items alleinstehend als atomar zu sehen sind und keine intervallskalierte Betrachtung erlauben, während das molekulare Bündel aller Items eine intervallskalierte Betrachtung erlaube. Dies haben die Autoren in mehreren Studien, die in dem Paper referenziert sind, ebenfalls nachvollzogen. Zusammenfassend ergibt sich also die Empfehlung, einzelne Items ordinalskaliert zu betrachten und erst bei der Summe aller Items je Skala von einer Intervallskalierung auszugehen. In vielen Studien wird dies nicht so gehandhabt und einzelne Items werden direkt miteinander verglichen. Du benötigst Unterstützung bei der Erstellung und Auswertung deiner Befragung? Ich freue mich über eine Mail! Quelle: Carifio, J., & Perla, R. J. (2007). Ten Common Misunderstandings, Misconceptions, Persistent Myths and Urban Legends about Likert Scales and Likert Response Formats and their Antidotes.

Regelmäßig kommt das Likert-Antwortformat für psychologische Items zum Einsatz. Es zeichnet sich dadurch aus, dass die Enden der Skala jeweils mit einer Antwortmöglichkeit versehen sind (vgl. Titelbild). So kann beispielsweise das linke Ende mit "stimme überhaupt nicht zu" beschriftet sein, das rechte Ende mit "stimme voll und ganz zu". Über eine Antwort auf einer mehrstufigen Skala ordnet eine befragte Person nun zu, ob sie eher dem linken, oder eher dem rechten Pol zustimmt. Dabei kann die Skala verschieden viele Stufen haben. Wer die Möglichkeit eines Mittelwertes auslassen will, verwendet eine gerade Anzahl an Stufen. Damit wird auch die Tendenz zur Mitte, also der Tatsache, dass viele dazu tendieren, einen mittleren Wert auszuwählen, vermieden. Andererseits wird so die Möglichkeit genommen, eine tatsächlich neutrale Position einzunehmen. Psychologische Konstrukte messbar machen Durch Likert-Skalen wird es ermöglicht, psychologische Konstrukte zu operationalisieren. Während die Größe von zwei Gegenständen beispielsweise gut mit einem Maßband gemessen und deren Größe dann verglichen werden kann, funktioniert das Messen von psychologischen Konstrukten nicht so einfach.

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