NSDstat-Kurs: Erstellung von Kreuztabellen

Nach viel zu langer Pause kommen ich heute endlich dazu, mal wieder einen Teil (den mittlerweile fünften) des Blog-Tutorials zur Analysesoftware NSDstat Pro einzustellen. In diesem Teil soll nun nach den Blicken auf die Erstellung von Box-Plot und Histogramm auf die Erstellung einfacher Kreuztabellen eingegangen werden.

Als Beispieldatensatz dient wie in allen Tutorials bisher auch die Jugendlichen-Befragung zum Thema Politik, die sich auf der NSDStat-Installations-CD befindet. Für das Beispiel verwende ich die Variable v8 – das politische Interesse der Jugendlichen in Kombination mit der Variablen v2 – dem Geschlecht. Im ersten Schritt werfen wir einen Blick auf die beiden Variablen in der Variablenauswahl.

Von diesem Bildschirm aus gelangt man mit einem Klick auf das dritte Icon von oben in den bivariaten Analysemodus. Hier sind nun beide Variablen zu selektieren, wobei die Variable v2 als vertikale, die Variable v8 als horizontale Variable selektiert wird. Mit dieser Auswahl wird festgelegt, welche der Variablen in der Kreuztabelle die Daten für die Spalten und welche die Daten für die Zeilen liefert. Darüber hinaus hat die Reihenfolge natürlich keinen Einfluss auf die Ergebnisse von Tests und anderen bivariaten Verfahren.

Da „Kreuztabellen“ im oberen Reiter breits selektiert wurde, genügt nun ein Klick auf den OK-Button, um die gewünschte Kreuztabelle zu erstellen.

Wie man sieht, besteht die Kreuztabelle aus 4 x 2 Zahlenfeldern (Antworten x Geschlechter) vier Spalten- und zwei Zeilensummen sowie der Gesamtzahl der Fälle, die sich jeweils durch Addition aus den Spalten- und Zeilensummen errechen lässt. Die Tabelle zeigt im Wesentlichen die Verteilung einer Variable über die andere, d.h. sie ermöglicht die leichte Beantwortung einer Frage wie „Wie viele der befragten Jungen haben angegeben, sich stark für Politik zu interessieren?“ (573) oder „Sind in der Gruppe derjenigen Jugendlichen, die sich gar nicht für Politik interessieren, mehr Jungen oder mehr Mädchen?“ (mehr Jungen).

Ein Rechtsklick auf die Kreuztabelle öffnet das Optionsmenü, in dem man unter anderem von der standardmäßigen Darstellung der absoluten Häufigkeiten auf eine Darstellung mit relativen Häufigkeiten umschalten kann.

Darüber hinaus lässt sich mit einem Klick auf das Grafik-Symbol ein sogenanntes „bedingtes Balkendiagramm“ erstellen.

Zu guter letzt wollen wir uns noch kurz ansehen, was für eine Kreuztabelle NSDStat liefert, wenn in der Variablenauswahl die Variable v8 als vertikale und die Variable v2 als horizontale Variable selektiert wird.

Wie man sieht, vertauschen sich lediglich Zeilen und Spalten, während die Werte und auch die Summen gleich bleiben (wobei in der neuen Kreuztabelle natürlich Zeilen- und Spaltensummen ebenfalls vertauscht sind). Möchte man beispielsweise für einen Bericht eine Kreuztabelle aus zwei Variablen mit einer deutlich unterschiedlichen Zahl an möglichen (diskreten) Antwortoptionen erstellen, lohnt es sich also darüber nachzudenken, ob man lieber eine breite oder eine lange Tabelle einbinden möchte...

In den nächsten Teilen dieses Tutorials möchte ich die bivariaten Statistiken weiter vertiefen und mich vielleicht mit der Durchführung von Chi²-Tests beschäftigen – soweit es nicht alternative Wünsche geben sollte...

Fragenbias bei CBN

Passend zum letzten Blogpost heute noch einmal ein schönes Beispiel für einen Fragenbias:

„Considering the recent rise in fuel prices, do you think it is a good idea to use the Alaskan Wildlife Reserve for oil exploration?“

Eine mögliche Alternativfrage wäre gewesen:

„Considering the difficulties in preserving endangered species in Alaska, do you think it is a good idea to use the Alaskan Wildlife Reserve for oil exploration?“

Müsste man bei dieser Alternativfrage mit einer anderen Verteilung der Antworten rechnen? Auf jeden Fall. Aus welchen Gründen entscheidet man sich für die eine oder die andere Version? Um auf subtile Art und Weise das Ergebnis zu beeinflussen? Oder aus der Unkenntnis heraus, dass diese einfache und kurze Version doch die beste gewesen wäre?

„Do you think it is a good idea to use the Alaskan Wildlife Reserve for oil exploration?“

Gutes Fragendesign: Nie zu allgemein formulieren

Zu den häufigsten Aufträgen, die in letzter Zeit bei mir eintrudeln, gehört die Programmierung von Fragebögen für Online-Befragungen. Der Fragebogen selbst ist in den meisten Fällen schon fertiggestellt, und soll nur noch ansprechend für das Internet umgesetzt werden.

Immer wieder ertappe ich mich dann dabei, wie ich die Fragen während der Programmierung noch einmal umformuliere – und dann am Ende den Kunden anrufe und ihn darum bitte, die Fragen nochmal mit ihm durchgehen zu können, um irreführende Formulierungen zu entfernen. In der Regel hängen die Kunden am Anfang oft ein wenig an ihren Formulierungen, lassen sich dann aber meistens dazu überreden, doch noch das eine oder andere Wort zu ändern.

Einer der typischen Fehler in Fragebögen sind viel zu allgemeine Formulierungen wie zum Beispiel „Was halten Sie vom Umweltschutz?“ oder „Wie stehen Sie zum Thema Politik?“.

Wenn man sich einmal die Frage „Was halten Sie vom Umweltschutz?“ ansieht, wird schnell klar, dass die Frage so allgemein formuliert ist, dass jeder Proband sich den Bezugsrahmen selbst wählen kann. Vorstellbar wäre beispielsweise, dass Proband A die Frage auf den Bezugsrahmen „Umweltschutz in der Politik“ bezieht, während Proband B eher an „Umweltschutz in der eigenen Familie“ denkt.

Unterschiedliche Probanden werden daher bei einer so gestellten Frage jeweils vor einem anderen Hintergrund antworten. Damit macht man natürlich automatisch einen Fehler, wenn man die Antworten nach Ende der Befragung gemeinsam auswertet – denn da die Probanden den Bezugsrahmen zur Beantwortung der Frage selbst wählen konnten, haben sie im Grunde auf unterschiedliche Fragen geantwortet. Weil man den Bezugsrahmen in der Regel nicht kennt (da er nicht abgefragt wird), sind die gewonnenen Daten mehr oder weniger wertlos.

Allgemeine Fragestellungen wie „Was halten Sie vom Umweltschutz?“ sind daher nur für solche Befragungen geeignet, deren Ziel es ist, etwas über die Mechanismen hinter der Wahl des Bezugsrahmens bei Probanden unterschiedlicher demographischer Gruppen zu erfahren, wobei die allgemeine Eingangsfrage dann durch weitere Fragen zum Bezugsrahmen ergänzt werden muss.

Für alle „normalen“ Befragungen aber gilt, dass jede Frage immer so gestellt werden sollte, dass Probanden wenig Interpretationsspielraum haben. Denn nur wenn eindeutig formuliert wird, kann man wissen, auf welche Frage wirklich geantwortet wurde...