Index bilden

Allgemeine Fragen rund um Statistik mit Stata.

Index bilden

Beitragvon Katja123 » So 15. Sep 2019, 14:43

Hallo zusammen!
Ich bin gerade dabei einen Index zu generieren aber komme nicht weiter. Ich habe 10 Variablen aus denen ich einen Index bilden möchte, alle sind von 1 bis 5 skaliert. Ich weiß, dass ich wie folgt anfangen muss:
gen index = (AC+AD+AE+AF+AG+AH+AI+AJ+AK+AL), aber vermute, dass da noch ein Teil fehlt.
In einem alten Dofile mit anderen Variablen habe ich entdeckt, dass der Index so erstellt wurde: generate index = ((V50+V51+V52+V53)-4)/12
Nun bin ich die ganze Zeit am überlegen mit welche Zahlen ich in meinem Fall substrahieren/dividieren muss, aber ich komme einfach nicht drauf.
Hat jemand eine Idee? Das wäre super klasse:)
Liebe Grüße
Katja
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Re: Index bilden

Beitragvon Staxa » Di 17. Sep 2019, 13:29

Hallo,
einen Index kannst du ganz einfach mit alpha bilden:

Code: Alles auswählen
alpha VAR1 VAR2 VAR3, gen(newindex)
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Re: Index bilden

Beitragvon karlssonKL » Mi 20. Nov 2019, 14:14

Hallo zusammen,

ich habe eine Anschlussfrage zum Index bilden.

Zur Zeit schreibe ich gerade an einer Hausarbeit, bei der ich zwei Variablen zusammenführen möchte, die das gleiche Messen, jedoch mit unterschiedlichen Skalen. Es handel sich dabei um einen Panel-Datensatz indem zweimal die "Zufriedenheit mit der Demokratie" abgefragt wurde. Einmal mit einer 1-7 Skala (1= sehr zufrieden/ 6=sehr unzufrieden und 7=weiß nicht) sowie das andere Mal mit einer 0-10 Skala (0= Niedrig/ 10=Hoch).

Meine Frage zielt nun darauf ab, wie ich das genau in Stata umsetzen kann.

Ich bin gerade sehr verunsichert, da ich mir gedacht hatte, dass ich die 0-10 Skala einfach durch den recode-Befehl auf die 1-7 Skala umkodiert hätte.

Vielen Dank schonmal!
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Re: Index bilden

Beitragvon Staxa » Mi 20. Nov 2019, 15:38

So etwas ist aus messtheoretischer Sicht immer sehr problematisch. Klar, man kann einfach die Skalen umkodieren, aber das Problem ist ja, dass Probanden ihre Antworten ändern, je nachdem wie die Skala aussieht. In diesem Fall könntest du beispielsweise beide Skalen z-standardisieren und dann zusammenfassen, etwa wieder mit alpha.
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