Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Allgemeine Statistik mit R, die Test-Methode ist noch nicht bekannt, ich habe noch keinen Plan!

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VaLe

Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von VaLe »

Hello,

Ich versuche aktuell herauszufinden, ob in der EU das Leistungs- oder das Bedarfsprinzip die vorherrschende Ideologie darstellt. In diesem Zusammenhang gibt es einen Fragebogen (ISSP), die diese Frage anhand einer Likert-Skala behandelt - dazu wird erhoben, welche Kriterien für die Höhe des EInkommens ausschlaggebend sein sollen. Insgesamt gibt es hier 5 Items, die Skala reicht von 1-5.
Im ersten Schritt habe ich versucht, die die 5 Items in zwei Faktoren (Leistung & Bedarf) zu gießen. So weit so gut.

Als nächsten Schritt habe ich geplant:
- die Items zur Leistungsabhängigkeit in einem additiven Index zusammenzufassen
- dann umcodieren, sodass der Index von -1 bis 1 reicht (1= höchste Zustimmung)

Meine Fragen daher?

Wie stelle ich die nächsten Schritte am besten an? Wie lauten die entsprechenden Befehle in R?
Macht es Sinn hier mit Mittelwerten zu arbeiten, sodass ich für jedes Item einen Mittelwert erhalte und diese dannv vergleiche?

Freue mich über viele Antworten und spannende Diskussionen,

Liebe Grüße

Valentin
bigben
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Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von bigben »

Hallo VaLe,

herzlich willkommen im Forum. Deine Schilderung ist im Detail etwas verwirrend. Mal ist von einer Skala die Rede, dann von zwei Faktoren. Normalerweise gießt Du ja nicht die Items in Faktoren und im Idealfall besteht eine Skala nur aus einem Faktor. Wenn Du das erklärt hast, wäre es vor dem Abfragen von Befehlen erst einmal wichtig zu sagen, wie die Daten jetzt aufgebaut sind. Hoffentlich stecken Sie in einem Dataframe. Dieser hat dann einen Namen und besteht aus Spalten, die ebenfalls Namen haben. Ohne die kann man die Befehle nicht formulieren.

Erklärst Du uns noch, warum Du die Skala in eine von -1 bis +1 reichende transformieren willst? Und warum glaubst Du, dass Itemmittelwerte sinnvoller seien, als bei den Skalenmittelwerten zu bleiben?

LG,
Bernhard
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VaLe

Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von VaLe »

Hey, sry habe wohl ein paar Begriffe durcheinander gebracht. ich versuchs nocheinmal:

Also:

Ich arbeite mit einer Likert-Skala (5-stufig) die verschiedene Kriterien, die für die Lohnhöhe ausschlaggebend sein sollen, behandelt.
Insgesamt werden fünf Kriterien abgefragt, die Befragten beschreiben anhand der Skala (1 volle Zustimmung - 5 stimme nicht zu) ihre Zustimmung.

Beispiel: Die Lohnhöhe soll sich danach richten, wie hart jemand arbeitet.

1… Stimme voll zu
.
.
5… stimme gar nicht zu

Dabei kristallisieren sich zwei Faktoren heraus:

Faktor 1: Die Bezahlung soll sich nach der Leistung richten
Faktor 2: Die Bezahlung soll sich nach den Bedürfnissen einer Person richten

Meine Vorgangsweise wäre nun folgende:

1.) Zuerst die leitungsbezogenen und bedarfsbezogenen Items in eine Matrix zusammenfassen
2.) Mittelwerte bilden --> ein Mittelwert pro befragte Person über alle Items eines Faktors
3.) Die Mittelwerte würde ich zusammenaddieren und so einen Gesamtmittelwert bilden, welcher schließlich den Grad der Zustimmung wiederspiegelt.

Nun folgende Frage(n):
- Ist dieses Vorgehen überhaupt prinzipiell erlaubt? Bin noch nicht wirklich routiniert mit R und deshalb etwas unsicher.
- wenn nicht: warum nicht? und was würdet ihr anders machen?

Liebe Grüße,

Valentin
bigben
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Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von bigben »

Hallo Valentin,

jedes einzelne Item ist ordinalskaliert - dennoch ist es in der Psychometrie üblich, daraus Summen oder Mittelwerte zu errechnen. Man nennt das "Klassische Testtheorie" und irgendwie ist es total akzeptiert, seit Herr Likert damals damit angefangen hat. Den Begriff Likert-Skala hast Du übrigens noch durcheinander gebracht. "Leistungsbezug" und "Bedarfsbezug" sind jeweils Likert-Skalen. Das fünfstufige Antwortformat noch nicht.
Dabei kristallisieren sich zwei Faktoren heraus:

Faktor 1: Die Bezahlung soll sich nach der Leistung richten
Faktor 2: Die Bezahlung soll sich nach den Bedürfnissen einer Person richten
"Herauskristallisieren" ist hier sehr unpräzise. Je nach Anspruch in Deiner Arbeit kannst Du das einfach annehmen oder man wird eine Faktorenanalyse von Dir fordern. Wie gesagt, hängt vom Anspruch ab und wird für eine psychologische Dissertation anders sein als für die Umfrage einer Schülerzeitung.

Es ist üblich, in einem Dataframe für jeden Teilnehmer eine Zeile und für jedes Item eine Spalte zu verwenden. Die Funktionen rowSums() und rowMeans() können sehr hilfreich sein, wenn es darum geht, die Skalenwerte pro Teilnehmer zu errechnen.

Soweit ist das alles Routine und unverdächtig. Das Umcodieren in eine Skala zwischen -1 und +1 ist ungewöhnlich. Da müsstest Du noch einmal erklären, warum Du glaubst, dass Du so etwas machen solltest.

LG,
Bernhard
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VaLe

Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von VaLe »

Hallo,

Vielen vielen Dank für Deine Antworten.

Also ad herauskristallisieren: Das stimmt, eine Faktoranalyse ist gefordert. Ich mach das mit der factanal() Funktion. Bin mit den Werten auch soweit zufrieden.

Hätte dann nur noch eine letzt Frage:
Habe, so wie Du vorgeschlagen hast, ein Dataframe mit allen Befragten und einen Mittelwert pro Teilnehmer (Funktion: rowMeans() ).
Ist es nun in einem nächsten Schritt erlaubt alle Mittelwerte zusammenzuzählen um letztlich einen Gesamtmittelwert zu erhalten? Zum Schluss würde ich dann die Mittelwerte vergleichen (zwischen Ländern und Zeitpunkten) und daraus Ableitungen treffen. Was hältst du von diesem Vorgehen?

Liebe Grüße,

Valentin
bigben
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Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von bigben »

VaLe hat geschrieben:Ist es nun in einem nächsten Schritt erlaubt alle Mittelwerte zusammenzuzählen um letztlich einen Gesamtmittelwert zu erhalten?
Ja, nachdem der Sündenfall der Skalenniveauverwandlung erfolgt ist, spricht da nichts mehr gegen. Der Rest ist so allgemein, dass man nichts dagegen sagen kann.

LG,
Bernhard
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VaLe

Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von VaLe »

Super, danke Bernhard.

Habe dann nurmehr eine letzte Frage zur factanal Funktion:

Ist es zielführend eine Matrix über alle Beobachtungen (also über mehrere Länder) herzunehmen, um die Faktoren zu berechnen, oder muss ich das für jedes Land einzeln untersuchen?
Die rowMeans und rowSums betreffen in meinem Beispiel nur die jeweiligen Länder, die ich dann auch getrennt voneinander untersuche. Dieses Vorgehen spricht eigentlich dafür, die Faktoren für je ein Land zu bilden, nicht?

Liebe Grüße,

V
bigben
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Re: Additiver Index, umcodieren -1 bis 1

Beitrag von bigben »

Hallo Valentin,

das ist keine Frage zu R und auch keine mehr zu Statistik. Das musst Du inhaltlich entscheiden: Wenn Du denkst, dass alle Menschen in allen Ländern diese Fragen gleich interpretieren werden, dann kannst Du sie alle in einen Topf schmeißen. Wenn Du davon ausgehen musst, dass der Fragebogen aufgrund beispielsweise der Besonderheiten der verschiedenen Sprachen oder aufgrund der unterschiedlichen Kulturen verschieden verstanden oder aufgenommen wird, dann musst Du das natürlich pro Sprache/Kultur neu machen.

LG,
Bernhard
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