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8.1
Fragebögen
8.1.1 Fragebogen für das Pflegepersonal
8.1.2 Fragebogen für die Heimleitung
8.2
Auswertung ordinal angeordneter Daten
Sowohl der Medianwert als auch der Medianwert für gehäufte
(klassifizierte) Daten, bei dem das Intervall bestimmt wird,
in dem der Zentralwert liegt (Medianklasse) und anschließend
der Medianwert durch Interpolation angenähert wird (vgl.
Kromrey, 2000, S. 414), sind statistisch gesehen in Ordinalskalen
nicht ganz unproblematisch, da die angenommene Klassenspannweite
von "1" Intervallskalenniveau unterstellt. Dies
gilt gleichermaßen auch für den als Streuungsmaß
verwendeten Interquartilabstand, der, egal nach welcher Berechnung,
immer äquidistante Rangplätze unterstellt und damit
eigentlich nur auf Intervallskalenniveau anwendbar ist (vgl.
Laatz, 1993, S. 383). Die evtl. erforderlichen arithmetischen
Operationen zur Berechung des Medianwerts (bei gradzahliger
Anzahl von Fällen) sind letztlich auf Ordinalskalenniveau
nicht zulässig und "der Purist wird ... seine Feststellung
auf die Aussage beschränken, dass der Median zwischen
den beiden mittleren Fällen liegt" (vgl. Benninghaus,
1998, S. 134). Das gilt erst recht für den Interquartilabstand,
für den Intervallskalenniveau gefordert wird (vgl. Kromrey,
2000, S. 420), obwohl Benninghaus auch hier bemerkt, dass
der "Quartilabstand ... mitunter auch für ordinale
Daten berechnet" wird (vgl. Benninghaus, 1998, S. 149).
Eine Angabe des Interquartilabstands "kann jedoch verbal
auch für ordinal skalierte Daten" verwendet werden
(Schumann, 1999, S. 155). Daher ist dies die angewendete Darstellungsform.
Der gleiche "Trick" soll aus den genannten Gründen
auch für die Medianwertangabe gelten. Die Problematik
des Messniveaus ist lange bekannt und besonders im Zusammenhang
mit empirisch erhobenen Daten in den vergangenen Jahren kontrovers
diskutiert worden (vgl. Kromrey, 2000, S. 391f). Kromrey fasst
das Problem zusammen: "Einerseits fordern ... statistische
Analyseverfahren ... metrische ... Daten, andererseits erreichen
sozialwissenschaftliche Variablen meist nur ordinales Meßniveau"
(ebd.) und rät von der Anwendung eher ab. Nach Durchsicht
einschlägiger Literatur zum Thema zeigt sich allerdings,
dass Autoren, die sich der Streitfrage von mathematischen
bzw. testtheoretischen Blickwinkeln her nähern, diese
keineswegs als problematisch ansehen. Niederée (1996)
kommt zu dem Schluss, das es "für eine skalenniveaubezogene
Unterscheidung zulässiger und unzulässiger Teststatistiken
... keinerlei Begründung" gibt und diese daher "offensichtlich
unangemessen" ist. Eine solche Behauptung stützt
sich auf zwei Grundannahmen: Einerseits liegen für sozialwissenschaftliche
Messverfahren kaum Repräsentations- und Eindeutigkeitstheoreme
vor, so dass strenggenommen nicht bewiesen werden kann, dass
ein Test überhaupt misst, andererseits führen sozialwissenschaftliche
Untersuchungen (auch die vorliegende) meist "vereinbartes
Messen" (measurement by fiat) durch, bei dem Indikatoren
gemessen werden, für die ein Zusammenhang mit den zugrundeliegenden
Konstrukten vermutet wird (vgl. Schnell, 1999, S. 138f.).
Schnell (1999) legt nahe, dass z.B. Faktorenanalysen und Regressionsmodelle,
wie sie auch in dieser Untersuchung zur Auswertung verwendet
werden, zwar auf Intervallskalenniveau "arbeiten",
dies aber keineswegs bedeutet, dass sie Intervallskalen voraussetzen
(S. 139f.), und er schließt mit der Feststellung: "Die
in einführenden statistischen Lehrbüchern zu findenden
Tabellen über 'Meßniveaus und zulässige statistische
Verfahren' sind Orientierungshilfen und keineswegs unbezweifelbare
mathematische Gesetze." (S. 143).
8.2.1 Gruppierung der Generalfaktoren
Um die Ausprägung des Generalfaktors testen zu können,
wurden dessen Werte jeweils in eine Rangfolge transformiert
und diese in vier Perzentile gruppiert, wobei die Labels 1=Sehr
hoch, 2=Gut, 3=Mäßig und 4=Schlecht vergeben wurden.
Diese wurden dann in Kreuztabellen einer anderen Ausprägung
(z.B.: Wissen umKonzepte) zugeordnet und getestet.
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