t-Test, Chi-Quadrat, ANOVA, Regression, Korrelation... (2024)

Wofür brauchen wir eine Likert-Skala? Nehmen wir an, du hast eine Hypothese formuliert, in der eine nicht direkt messbare Variable, eine sogenannte latente Variable, vorkommt.

Latente Variablen sind zum Beispiel das körperliche Wohlbefinden oder das Umweltbewusstsein. Warum sind diese Variablen denn nicht direkt messbar? Natürlich könntest du in deinem Fragebogen einfach fragen: „Wie hoch ist Ihr Umweltbewusstsein?“

t-Test, Chi-Quadrat, ANOVA, Regression, Korrelation... (1)

Nur mit dieser einen Frage wirst du das Umweltbewusstsein jedoch sehr schwer bzw. sehr ungenau messen können, da das Umweltbewusstsein aus mehreren Dimensionen besteht.

Die erste Person denkt sich, ich bin in einem Tierschutzverein und kümmere mich um notleidende Tiere, und kreuzt „sehr hoch“ an, macht aber auf der anderen Seite dreimal im Jahr eine Fernreise mit dem Flugzeug.

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Die nächste Person denkt sich, naja, mein Bewusstsein für die Umwelt ist sehr hoch, ich weiß, dass man eigentlich den Müll trennen und nicht die ganze Zeit mit dem Auto fahren sollte, daher ist mein Bewusstsein für die Umwelt hoch, aber ich halte mich nicht dran. Kreuzt diese Person dann „hoch“ oder „niedrig“ an?

Du kannst natürlich einfach nur diese einzige Frage zur Messung des Umweltbewusstseins stellen, mit den Antworten wirst du jedoch nicht viel anfangen können.

Skalen

Um dennoch latente Variablen wie das Umweltbewusstsein hinreichend messen zu können, verwendet man nun Skalen. Eine Skala ist eine Gruppe von Fragen, z.B. Frage 1, 2, 3 und 4, mit Antwortkategorien von z.B. „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“. Diese Fragen dienen gemeinsam dazu, eine latente Variable zu messen.

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Dadurch, dass du mehrere Fragen verwendest, wird deine Messung genauer. So eine Skala wird auch als Multi-Item-Skala bezeichnet.

Die bekannteste Skala ist die Likert-Skala. Dabei handelt es sich um ein Verfahren, mit dem persönliche Einstellungen gemessen werden. Die Likert-Skala besteht aus mehreren Fragen, sogenannten Items. Items sind Aussagen, die den Grad der Zustimmung oder Ablehnung der Befragten erfassen. Die Befragten können also auf einer mehrstufigen Antwortskala angeben, wie sehr sie eine Aussage ablehnen oder ihr zustimmen.

In der Regel wird ein 4- oder 5-stufiges Rating verwendet.

4-stufiges Rating:

  • trifft zu (1)
  • trifft eher zu (2)
  • trifft eher nicht zu (3)
  • trifft nicht zu (4)

5-stufiges Rating:

  • trifft zu (1)
  • trifft eher zu (2)
  • teils-teils (3)
  • trifft eher nicht zu (4)
  • trifft nicht zu (5)

Ob eine Mittelkategorie sinnvoll ist oder nicht, kann nicht pauschal beantwortet werden.

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In einigen Fällen macht es Sinn, dass die Befragten eine „neutrale“ Mittelkategorie zur Verfügung haben, um nicht in eine Richtung gedrängt zu werden. Andererseits besteht die Gefahr, dass viele Befragte gerne die Mittelkategorie wählen, wodurch deine Ergebnisse weniger aussagekräftig werden könnten.

Frage bei einer Likert Skala

Die nächste Frage ist nun, wie komme ich zu den richtigen Fragen? Denke ich mir die Fragen einfach selbst aus?

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Das ist keine gute Idee, denn in dem Fall müsstest du erst aufwendig prüfen, ob deine Fragen wirklich die latenten Variablen korrekt messen.

Der saubere Weg ist eine Literatur- und Skalenrecherche durchzuführen und herauszufinden, ob es bereits validierte Fragen gibt, mit denen du deine Variablen messen kannst.

Was ist der einfachste Weg, um eine Literatur- und Skalenrecherche zu starten? Wir fangen einfach „quick and dirty“ an und „googeln“ mal nach „Umweltbewusstsein Fragebogen“

Das erste Ergebnis sieht ja schon recht vielversprechend aus:

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ZIS ist ein Open Access Repositorium für sozial- und verhaltenswissenschaftliche Erhebungsinstrumente. Unter Überblick sehen wir eine Zusammenfassung. Auf der ZIS Seite finden wir Items, mit denen wir das allgemeine Umweltbewusstsein abfragen können.

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Jetzt musst du diese Fragen nur noch in deinen Fragebogen kopieren und die Quelle sauber in deiner Abschlussarbeit zitieren.

Likert-Skala mit DATAtab

Damit du eine Vorstellung hast, wie das im online Fragebogen aussieht, erstellen wir einfach mal einen Frageblock mit DATAtab.

Wir gehen auf „Online-Umfrage“, klicken auf „neue Frage“ und wählen „Einfachauswahl Tabelle Matrix“ aus.

Nun kopieren wir einfach die Fragen hier hinein; als Beispiel sollten die ersten drei reichen -und die Ratings in die Spalten. In deinem fertigen Fragebogen sieht dies dann so aus:

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Likert-Skala und Indexbildung

So, jetzt sendest du deinen Fragebogen aus und lässt ihn ausfüllen. Gehen wir davon aus, dass du genügend Rücklauf erreicht hast und mit der Umfrage fertig bist. Was machst du dann mit den Antworten? Das sehen wir uns jetzt an.

Damit wir nicht zu viel Text haben, nehmen wir einfach wieder dieses Beispiel:

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Die TeilnehmerInnen deiner Umfrage haben für Frage 1 bis 4 irgendetwas von „trifft zu“ bis „trifft nicht zu“ angekreuzt. Nun kannst du dir die fertige Umfrage nach Excel oder DATAtab exportieren, dann ist in jeder Reihe eine befragte Person und in den Spalten die 4 Fragen abgebildet. Die erste Person hat bei Frage 1 „2“ angekreuzt, bei Frage 2 „1“, bei Frage 3 „3“ und bei Frage 4 „2“.

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Nun möchtest du mit diesen vier Fragen deine latente Variable messen. Bei Likert-Skalen wird in der Praxis häufig metrisches Skalenniveau angenommen. Strenggenommen sind die Antworten auf einer Likert-Skala ordinalskaliert, denn die Abstände zwischen den Antworten werden von den UmfrageteilnehmerInnen wahrscheinlich nicht als gleich wahrgenommen.

Der gängigste Weg ist daher, dass du einen sogenannten Mittelwerts-Index bildest. Dazu berechnest du einfach den Mittelwert jeder Reihe. Damit hast du nun eine Schätzung für deine latente Variable.

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Du kannst auch ganz einfach mit DATAtab den Mittelwerts-Index bilden. Hierfür kopierst du deine Daten in diese Tabelle und klickst auf „Daten transformieren“. Nun klickst du auf „Indexbildung“ und wählst Frage 1 bis 4 aus. Dann klickst du auf „Mittelwert-Index“ und trägst den Namen für die neue Variable ein - fertig! Nun kannst du noch prüfen, ob deine Fragen, vereinfacht gesagt, wirklich eine latente Variable messen. Dies kannst du mit dem sogenannten Cronbachs Alpha machen.

t-Test, Chi-Quadrat, ANOVA, Regression, Korrelation... (2024)

FAQs

What is the difference between t-tests and ANOVA versus regression? ›

The t test can be thought of as a simple regression model with the covariate taking on only two values, and the ANOVA can also be viewed as a regression model with multiple covariates. More complicated ANOVA models can also be thought of in regression frameworks.

When to use t-test vs ANOVA vs chi-square? ›

While t-tests and ANOVA primarily deal with continuous dependent variables, Chi-Square tests come into play when there is a categorical dependent variable, often in the context of logistic regression.

Is ANOVA a correlation or regression? ›

Thus, ANOVA can be considered as a case of a linear regression in which all predictors are categorical. The difference that distinguishes linear regression from ANOVA is the way in which results are reported in all common Statistical Softwares.

What is the difference between a t-test and a chi-square test? ›

The t-test and the chi-square test are two different statistical tests used for different types of data. The t-test is used to compare the means of two groups and is suitable for continuous numerical data. On the other hand, the chi-square test is used to examine the association between two categorical variables.

What is the difference between regression analysis and chi-square test? ›

Chi-Square used for to identify the association between two variables. Regression used for influence of independent variable on Dependent variable. Depends upon what Type of Research you are conducting ... Chi-square is a measure of association.

Why use ANOVA instead of regression? ›

Use cases. Regression is ideal for predicting outcomes, such as estimating sales based on advertising expenditure. ANOVA is more suitable for comparing means across different scenarios. It is perfect for evaluating the impact of different teaching methods on student performance.

How do you know when to use ANOVA or t-test? ›

The Student's t test is used to compare the means between two groups, whereas ANOVA is used to compare the means among three or more groups. In ANOVA, first gets a common P value. A significant P value of the ANOVA test indicates for at least one pair, between which the mean difference was statistically significant.

What is the main advantage that ANOVA has compared to t-test? ›

The t-test is a method that determines whether two populations are statistically different from each other, whereas ANOVA determines whether three or more populations are statistically different from each other.

Is t test the same as regression? ›

If the categorical predictor has only 2 levels such as sex (male, female), then the simple regression analysis is equivalent to an independent t test. If the single categorical variable has more than 2 levels, then the simple linear regression is equivalent to 1-way analysis of variance (ANOVA).

When to use t test vs correlation? ›

The correlation statistic can be used for continuous variables or binary variables or a combination of continuous and binary variables. In contrast, t-tests examine whether there are significant differences between two group means.

When to use regression? ›

This regression model is mostly used when you want to determine the relationship between two variables (like price increases and sales) or the value of the dependent variable at certain points of the independent variable (for example the sales levels at a certain price rise).

When to use chi-square or ANOVA? ›

A one-way ANOVA analysis is used to compare means of more than two groups, while a chi-square test is used to explore the relationship between two categorical variables.

When should ANOVA be used? ›

You might use ANOVA when you want to test a particular hypothesis between groups, determining – in using one-way ANOVA – the relationship between an independent variable and one quantitative dependent variable. An example could be examining how the level of employee training impacts customer satisfaction ratings.

When should the t-test be used? ›

A t test is appropriate to use when you've collected a small, random sample from some statistical “population” and want to compare the mean from your sample to another value. The value for comparison could be a fixed value (e.g., 10) or the mean of a second sample.

Is t-test the same as regression? ›

If the categorical predictor has only 2 levels such as sex (male, female), then the simple regression analysis is equivalent to an independent t test. If the single categorical variable has more than 2 levels, then the simple linear regression is equivalent to 1-way analysis of variance (ANOVA).

What is the primary difference between the t-test and the ANOVA? ›

The key difference between ANOVA and T-test is that ANOVA is applied to test the means of more than two groups. In contrast, a t-test is only used when the researcher compares or analyzes two data groups or population samples.

Why should you use ANOVA instead of several t-tests? ›

So, if two t-tests are being conducted, there is a 10% chance of conducting a Type I error. Using ANOVA in this scenario (that is comparing means of three or more groups) restricts the chance of Type I error to 5% and therefore results are more statistically significant.

What is the difference between t-test and F-test in regression? ›

The F-test can be applied on the large sampled population. The T-test is used to compare the means of two different sets. It says whether the mean of one group is significantly different from the other group. T-test can be either paired and normal.

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