Hallo,
ich verzweifle gerade an der Auswertung meiner Datene für die Diplomarbeit.
Literatur habe ich bereits gewälzt, aber ich fürchte, dass ich einfach ein Brett vor´m Kopf habe (und ich bin auch einfach eine Niete was Statistik betrifft). Entschuldigt also bitte meine nicht so schlauen Fragen... Ich beschreibe den Sachverhalt vorsichtshalber ein wenig umfangreicher.
Es geht um das Thema Unterrichtsverhalten in der Schule. Die Schülerinnen und Schüler haben einen Fragebogen ausgefüllt, in dem sie angeben mussten, ob das aufgeführte Verhalten bei ihnen selber auftritt (trifft nicht zu/ trifft etwas zu/ trifft zu). Die Lehrkräfte, meist der Klassenlehrer, haben das Verhalten jedes Kindes ebenfalls bewertet. Die Items sind also inhatlich gleich, wurden nur leicht umformuliert ("Der/ die Schüler_in kommt zu spät zum Unterricht", "Ich komme zu spät zum Unterricht".
1. Rangordnungskomponente:
Zuerst möchte ich untersuchen, ob ein Zusammenhang zwischen der Aussage des Schülers und der des Lehrers besteht. Ich möchte dafür die Intraklassenkorrelation oder den Korrelationskoeffizient nach Pearson nutzen. Jetzt ist mein Datensatz in SPSS riesig. In der Datei habe ich erst alle Daten der Schülerinnen und Schüler und darunter die Daten der Lehrkräfte. Ich weiß, wie ich die Korrelation von zwei Personen eines Items berechne. Aber bei der Menge an Daten bin ich ratlos.
Wie berechne ich die "Global-Korrelation"? Die mich also zu dem Ergebnis kommen lässt, inwieweit die Aussagen der Schüler und die der Lehrkräfte zusammenhängen? Ich habe extra eine Variable eingefügt, in der die Gruppenzugehörigkeit deutlich wird, weiß aber nichts damit anzustellen.
2. Niveaukomponente:
Ich möchte danach einen t-Test durchführen. Ist es nun besser, die Daten der Schüler und die der Lehrkräfte nebeneinander stehen zu haben? Dann wähle ich bei SPSS "T-test bei Stichproben mit paarigen Werten" aus und kann dann bei jedem "Paar" ein mal die Variable des Schülers und ein mal die des Lehrers einfügen.
Ist das so richtig?
Für Tipps oder Literaturvorschläge wäre ich sehr sehr dankbar!