Liebe Mitglieder,
ich schreibe gerade meine Bachelorarbeit zum Thema Stress und die Auswirkungen auf die Mitarbeitermotivation. Dazu habe ich einen Fragebogen entwickelt, bei dessen Aussagen zuerst das Auftreten des Stressors und anschließend das subjektive Empfinden (Auswirkung) abgefragt wird.
Bsp: 1. Das Betriebsklima ist angespannt. (Stressor) 1.1 Diese Situation empfinde ich als...
Antwortmögl. 1. --> 1 - 5 (1 Stimme überhaupt nicht zu, 5 Stimme voll und ganz zu)
1.1 --> 1 - 5 (1 Garnicht motivierend; 5 Sehr motivierend)
Aufgrund der ordinalskalierten Werte habe ich mich für die Spearman-Korrelationsanalyse mittels SPSS entschieden. Ich bekomme bei allen Auswertungen der Stressoren einen p-Wert von .000 heraus. Das macht mich stutzig und ich frage mich, ob ich etwas übersehe oder falsch gemacht habe. (ich habe auch vorher nie mit SPSS gearbeitet)
Hier die SPSS-Auswertung am Beispiel Betriebsklima:
Korrelationen
Betriebsklima sE
Spearman-Rho Betriebsklima Korrelationskoeffizient 1,000 -,641**
Sig. (1-seitig) . ,000
N 107 107
sE Korrelationskoeffizient -,641** 1,000
Sig. (1-seitig) ,000 .
N 107 107
** Die Korrelation ist auf dem 0,01 Niveau signifikant (einseitig).
Als Variable habe ich jeweils den Stressor und das subjektiven Empfinden (sE) verwendet.
Es wäre unheimlich toll, wenn mir jemand weiterhelfen kann - mittlerweile habe ich soviel nachgelesen und youtube-Videos angeschaut, dass ich nicht mehr weiß wo oben und unten ist.
Ich danke Euch sehr.
Viele Grüße,
Anna
Frage zu meiner SPSS-Auswertung
Moderator: EDi
Re: Frage zu meiner SPSS-Auswertung
Hallo Anna,
Du bist Dir schon darüber im Klaren, dass Du in einem R-Forum gelandet bist? Aber vielleicht hast Du ja Glück ...
Du bist Dir schon darüber im Klaren, dass Du in einem R-Forum gelandet bist? Aber vielleicht hast Du ja Glück ...
Viele Grüße,
Student
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Habe Mut, dich deines eigenen Verstandes zu bedienen! (Kant)
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Re: Frage zu meiner SPSS-Auswertung
Hallo!
Was Du in Deinem Post nicht schreibst, was man aber dem SPSS-Output entnehmen kann, ist dass Du 107 Fälle in jeder Gruppe hast. Das ermöglicht bei r=-0,64 schon ziemlich kleine p-Werte. Bei p-Werten < 0,001 schreibt SPSS "Signifikanz ,000". In der Arbeit würde ich trotzdem p < 0,001 schreiben.
Aufgefallen ist mir aber, dass Du nur einseitig testest. Das ist in Forschungsarbeiten höchst unüblich und muss im Einzelfall gut begründet sein. Teste einfach zweiseitig - mit dieser Effektstärke und dieser Fallzahl kommt da auch p < 0,001 heraus.
LG,
Bernhard
PS: Warum SPSS so eine komische Notation verfolgt und ob man in SPSS erfahren kann, wie es nach der dritten Nachkommastelle weiter geht, kann man Dir vielleicht hier sagen: http://www.statistik-forum.de/spss-f19/
Was Du in Deinem Post nicht schreibst, was man aber dem SPSS-Output entnehmen kann, ist dass Du 107 Fälle in jeder Gruppe hast. Das ermöglicht bei r=-0,64 schon ziemlich kleine p-Werte. Bei p-Werten < 0,001 schreibt SPSS "Signifikanz ,000". In der Arbeit würde ich trotzdem p < 0,001 schreiben.
Aufgefallen ist mir aber, dass Du nur einseitig testest. Das ist in Forschungsarbeiten höchst unüblich und muss im Einzelfall gut begründet sein. Teste einfach zweiseitig - mit dieser Effektstärke und dieser Fallzahl kommt da auch p < 0,001 heraus.
LG,
Bernhard
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> a <- 1:107
> b <- c(101:107, 1:100)
> cor.test(a, b, method="spearman")
Spearman's rank correlation rho
data: a and b
S = 74900, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
rho
0.6331237
PS: Warum SPSS so eine komische Notation verfolgt und ob man in SPSS erfahren kann, wie es nach der dritten Nachkommastelle weiter geht, kann man Dir vielleicht hier sagen: http://www.statistik-forum.de/spss-f19/
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
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