Nominale Skalen
Nominale Skalen kommen dann zum Einsatz, wenn die Ausprägungen der Variable in Kategorien fallen, die sich gegenseitig ausschließen und die keine Ordnung aufweisen. Beispiele sind das Geschlecht und Fragen, die mit Ja und Nein zu beantworten sind. Eine Frage mit nominaler Skala und mehr als zwei Ausprägungen ist z.B. die berühmte Frage nach der Wahlabsicht:
„Wenn am nächsten Sonntag Bundestagswahl wäre, welche Partei würden Sie dann mit Ihrer Zweitstimme wählen?“
Als Antwortmöglichkeiten werden hier die größten Parteien gegeben plus einer Kategorie „andere Partei“.
Ordinale Skalen
Bei Ordinal-Skalen entscheidet sich der Befragte wie bei den Nominal-Skalen auch zwischen sich ausschließenden Kategorien. Zusätzlich haben die Kategorien aber eine Rangordnung. Ein Beispiel hierfür ist
„Wie viel Wert legen Sie auf ein gutes Arbeitsklima?
- sehr viel Wert
- viel Wert
- wenig Wert
- keinen Wert“.
Trotz der Ordnung kann man bei so einer Skala allerdings nicht davon ausgehen, dass zwischen den aufeinander folgenden Kategorien gleiche Abstände liegen, was sich auf die Wahl der Analysemethoden später auswirkt.
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Intervall-Skalen
Dagegen werden bei intervallskalierten Daten gleiche Abstände zwischen den Skalenpunkten angenommen. Beispielsweise gilt das für die Messung von Temperatur: der Abstand zwischen 2 und 3 Grad Celsius ist genauso groß wie der zwischen 39 und 40 Grad Celsius.
Ratio-Skalen
Zusätzlich zur Gleichabständigkeit der Intervall-Skalen hat die Ration-Skala noch die Eigenschaft, dass sie einen echten Nullpunkt besitzt. Das gilt z.B. für die Länge gemessen in cm, für die Anzahl der Theaterbesuche im letzten Jahr oder für das Alter von Personen gemessen in Jahren.
Analysemethoden
Abhängig von der Art der Skala wird die Methode zur Analyse der Daten ausgewählt, wobei für Ratio- und Intervall-Skala können (abhängig von weiteren Faktoren) meist die gleichen Methoden für metrische Messwerte verwendet werden. Für Ordinal- und Nominal-Skalen dagegen stehen ganz andere Instrumente zur Verfügung.
Referenzen
Rolf Porst (2011). Fragebogen. Ein Arbeitsbuch. VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Ich bin Statistik-Expertin aus Leidenschaft und bringe Dir auf leicht verständliche Weise und anwendungsorientiert die statistische Datenanalyse bei. Mit meinen praxisrelevanten Inhalten und hilfreichen Tipps wirst Du statistisch kompetenter und bringst Dein Projekt einen großen Schritt voran.
Guten Tag
Besten Dank für Ihre schnelle und sehr kompetente Antwort auf meine letzte Frage.
Ich hätte eine weitere Frage.. Ich wollte einen „Erfahrungs-Index“ aus zwei Variablen (einmal intervall, einmal ordinal-skaliert) berechnen und bin etwas überfordert damit. Hätten Sie vielleicht eine Antwort oder eine Idee wo ich mir die nötigen Informationen suchen könnte?
Ich habe 2 Variablen, die erste erfasst wie lange die Sportart bereits betrieben wird in Jahre (die Versuchspersonen konnten die jeweilige Zahl von 0 bis 50 in ein Feld eintragen) und zusätzlich wurde ordinal abgefragt wie oft sie diesen Sport betreiben (Nie, weniger als 1h, 1-3h, 4-6h und 7 oder mehr h). Die beiden Variablen sind hoch korreliert: Spearman-Rho= r=74.
Was ich nun vor hatte: Variable 1 mal Variable 2 rechnen und dies wäre dann meine neue Variable, bzw. mein „Sport-Erfahrungs-Index“.
Denken Sie das geht so?
Herzlichen Dank und lieben Gruss
Anita
Hallo Anita,
wenn es bisher dazu keine Publikationen mit einer empfohlenen Vorgehensweise gibt, wenn du also diesen Index „erfindest“, bist du frei darin, ihn so zu definieren, wie du es möchtest. Das Produkt zu bilden ist eine Möglichkeit, ja.
Schöne Grüße
Daniela
Hallo, Frau Keller!
Meinen Glückwunsch für diese aussergewöhnlich übersichtliche und geradezu genial verständliche Darstellung der Aspekte des in den Augen Vieler „Schreckgespenstes Statistik“…
Ich würde gern ordinalskalierte Items (4er Skala – nein, weniger, eher, ja) mittels Boxplot graphisch darstellen. Etwa 800 Befragte gaben 30 Antworten, die ich zu 8 Kategorien clustern und derart darstellen will, dass der Boxplot in der entsprechenden Kategorie die jeweiligen Antworttendenzen darstellt. Multipliziere ich nun die Anzahl der Antworten in den jeweiligen Skalen mit 1-4 (entsprechend 1=nein…-…-…-4=ja) und errechne mir daraus die Quartile, etc. und erstelle den Boxplot? Angesichts nicht 100%ig vollständig beantworteten Datensatz (also unterschiedlich vielen Gesamtantworten der einzelnen Kategorien), wie kann ich diese 8 Boxplots einheitlich darstellen?
Herzlichen Dank und liebe Grüsse
Oliver
Hallo Oliver,
willst du aus mehreren Items eine Variable erstellen und die dann mit Boxplot darstellen? Dann würde ich in den Daten eine neue Variable erstellen (neue Spalte), die diese neu gebildeten Werte enthält. Z.B. durch Mittelwertbildung über die Items (alle Antworten dieser Items pro Befragten gemittelt). Durch das Verwenden des Mittelwerts anstatt der Summe gibt es auch kein Problem mit fehlenden Werten. Diese neue Variable kannst du dann mittels Boxplot darstellen. Welches Programm verwendest du dazu? In SPSS oder R z.B. kannst du dir direkt den Boxplot erstellen lassen und musst nicht selbst die Quartile usw. berechnen.
War das das, was du gemeint hast?
Schöne Grüße
Daniela
Hallo Frau Keller,
Danke für Ihre einfache aber aussagekräftige Erklärung!
Ich habe eine frage bzgl. der Auswertung meiner Umfrage:
Ich habe Firmen mehrere Ja/Nein Fragen gestellt und würde gern den Zusammenhang verschiedener Variablen testen. Ich habe die Firmen am Anfang ebenso nach Firmentyp sowie Firmengröße gefragt. Es sind somit viele Daten vorhanden.
Wie messe ich am besten den Zusammenhang für folgende Beispiele:
1.) Ganze Stichprobe (Firmentyp egal);
Regeln Sie Ihren Verkauf selbstständig?: Ja/Nein; Würden Sie gerne externe Hilfe nutzen?: Ja/Nein
2.) Firmentyp A/B;
Regeln Sie Ihren Verkauf selbstständig?: Ja/Nein; Würden Sie gerne externe Hilfe nutzen?: Ja/Nein
Lösung:
1.) ? (ich bin noch nicht sicher, ob eine tiefergehende statistische Analyse hier sinnvoll ist)
2.) chi² Test bei Ausprägung 2×2 bzw. Cramers V bei 2×3 und mehr
Ich möchte im Prinzip herausfinden, inwiefern die Antwort auf die erste Frage die Antwort auf die weitere Frage beeinflusst. Des Weiteren inwiefern dann der Unternehmenstyp Einfluss darauf hat.
Wäre das so sinnvoll vom Ansatz her?
Vielen dank und Viele Grüße!
Christoph
Hallo Christoph,
bei 1 wäre das eine Kreuztabelle (2×2) die mit dem Fishers Exakten Test ausgewertet werden kann.
Bei 2 bin ich mir nicht sicher: Willst du für A und B getrennte Analysen rechnen? Oder willst du den Zusammenhang zwischen Firmentyp und der Antwort auf die Frage(n)?
Im Prinzip sind das aber immer Kreuztabllen. Bei 2×2 werden die mit Fisher, bei größeren mit Chi-Quadrat analysiert. Cramers V kannst du jeweils zusätzlich als Effektstärkemaß berechnen.
Schöne Grüße
Daniela
Hallo Daniela,
Danke für die Antwort!
Bei 2.) meinte ich Letzteres, sprich den Zusammenhang zwischen Firmentyp und der Antwort auf eine Frage. Dann scheint ja auch Fisher zu funktionieren.
Hätte ich nicht nur Firmentyp A/B sondern A/B/C/D, dann mit chi², oder?
Ja, genau!