Signifikanztests bei nom./ord.gemess. Merkmalen

Wissenschaft Wirtschaftswissenschaften
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Hallo,

für meine DA führe ich eine Online-Befragung durch und werte diese mit SPSS aus. Da die erhoben Daten ausschließlich auf nominalem bzw. ordinalem Skalenniveau gemessen sind, bietet sich der Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest bzw. Mann-Whitney U-Test zur Überprüfung der statistischen Signifikanz an.

Nun zu meiner Frage:
Bei diesen Tests wird ja die gesamte Verteilung auf Signifikanz überprüft. Aber welche Verfahren bzw. Tests in SPSS gibt es, die signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Ausprägungen aufzeigen?

Vielleicht weiß ja jemand mehr dazu? Auf jeden Fall danke ich schon mal allen für die investierte Zeit und Überlegungsanstrengungen :wink:.

Viele Grüße, Jas

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Auch hallo.

Nun zu meiner Frage:
Bei diesen Tests wird ja die gesamte Verteilung auf
Signifikanz überprüft. Aber welche Verfahren bzw. Tests in
SPSS gibt es, die signifikante Unterschiede zwischen den
einzelnen Ausprägungen aufzeigen?

Regressionsmodelle, die auf signifikante Parameter überprüft werden können, dürften eine Idee sein (oder Clusteranalyse ?). Aber die SPSS-Experten finden sich eher in ‚Mathematik und Physik‘ sowie ’ Psychologie’ und ‚Sozialwissenschaften‘ :wink: Desweiteren kann diese Seite untersucht werden: http://www.psycho.uni-osnabrueck.de/ggediga/www/pm98/

mfg M.L.

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Hallo Markus und alle anderen,

Regressionsmodelle, die auf signifikante Parameter überprüft
werden können, dürften eine Idee sein (oder Clusteranalyse ?).

Regressionsmodelle setzen doch aber ein metrisches Skalenniveau voraus?
Die empfohlene Seite schau ich mir gleich mal näher an :wink:

Ich denke ich brauche sowas wie „Multpile Vergleiche“ beim F-Test, nur eben für nominales bzw. ordinales Skalenniveau.

Falls du vielleicht noch irdeneine Idee hast, wär ich sehr dankbar. Das gilt natürlich auf für alle anderen…

Bis dahin, J