Deutsches R-Forum

Geehrter Leser
Ich habe zwei ordinalskalierte Variablen, die unterschiedliche Dinge messen sollten. Die Formulierungen der Variablen sind sehr ähnlich. Ich möchte nun prüfen, ob die Items von den Probanden richtig verstanden wurden. In 80 von 100 Fällen wurde bei beiden Variablen dieselbe Antwort angewählt. In den restlichen Fällen sind die Antworten unterschiedlich. Intuitiv ist damit die Frage wohl beantwortet. Ich habe mich aber gefragt, ob ich das auch noch statistisch absichern kann? Hätte jemand eine Idee? Mir fällt nur bootstrapping und dann chi-quadrat ein, bin mir aber unsicher, ob das Resultat dann die gewünschte Aussage auch wirklich stützt.
Liebe Grüsse
LeaRn

Hallo LeaRn,

LeaRn hat geschrieben: Di Sep 08, 2020 12:28 pmDie Formulierungen der Variablen sind sehr ähnlich. Ich möchte nun prüfen, ob die Items von den Probanden richtig verstanden wurden. [...] Intuitiv ist damit die Frage wohl beantwortet.

Sorry, mir ist nicht klar, wie die 80% die Frage beantworten. Weil so oft beides übereinstimmt haben viele Leute nicht mitbekommen, dass es verschiedene Fragen waren? Oder: Mindestens 20% der Leute haben mitbekommen, dass es verschiedene Fragen waren und damit ist klar, dass man das mitbekommen konnte? Ich find beides nicht überzeugend, auch nicht intuitiv.

Ich habe mich aber gefragt, ob ich das auch noch statistisch absichern kann?

Was genau willst Du statistisch absichern? 80 aus 100 sind nicht mit einer Zufallswahrscheinlichkeit von 50% vereinbar und das 95% Konfidenzintervall für die Rate von gleichen Antworten reicht von 70,8% bis 87,3% -- das ist eine statistische Untersuchung, die Du wie folgt machen kannst, von der ich aber weiter nicht sehe, was man daraus schlussfolgern sollte:

Mir fällt nur bootstrapping und dann chi-quadrat ein, bin mir aber unsicher, ob das Resultat dann die gewünschte Aussage auch wirklich stützt.

Bootstrapping ist in R recht leicht zu machen, aber erklärst Du bitte nochmal, welche Aussage mit den Chi-Quadrat-Tests unterstützt werden soll?

GLG,
Bernhard