Multivariate Analyse der Pilot-Fragebogenbearbeitungen
zum Erleben 02
Originalarbeit von Rudolf Sponsel,
Erlangen
*
Inhalt
Editorial.
Zusammenfassung Multivariate Analyse des
Pilot-Fragenbogens zum Erleben-02.
Die Daten:
Originale-Beurteilungsmatrix
durch die Befragten.
Skalierte-Rohwertebearbeitungen
zur quantitativen Weiterverarbeitung.
Zur
Interpretation von Korrelationskoeffizienten.
Skalierte-Rohwerte-Korrelationsmatrix
als Basis der Eigenwertanalyse.
Korrelationsmatrix
der Mittelwerte.
Eigenwertanalysen (EWA):
Eigenwertanalysen
(EWA) der Korrelationsmatrix der skalierten Rohwerte.
Fast-Kollinearitäten
in der Korrelationsmatrix der skalierten Rohwerte.
EWA der
Korrelationsmatrix der Mittelwerte.
Ausgangsdaten
Mittelwerte mit zwei Nachkommastellen.
Unterschiede
der Mittelwerte, Korrelationen, Eigenwerte und Determinante bei Berechnung
mit 2- und mit 14- Nachkommastellen.
Unterschiede
Rang, Determinante, Inversenbildung und Eigenwerte der Korrelationsmatrizen
auf Basis von 2 und 14 Nachkommastellen.
Korrelationsmatrix
der Mittelwerte mit zwei Nachkommastellen.
Eigenwerte
der Korrelationsmatrix der 2stelligen Mittelwerte.
Eigenwerte
der Korrelationsmatrix der 2stelligen Mittelwerte .
1
Fastkollinearität in Partitionen.
12
Fast-Kollinearitäten in Paaren.
2
Fastkollinearitäten in Partitionen.
3
Fastkollinearitäten in Partitionen.
FK-Register der
erfassten, ausgewerteten und dargestellten Fast-Kollinearitäten.
FK in der Korrelationsmatrix
der skalierten Rohwerte: : FK_F05-F06-F08-F15u-F18
FK in der Korrelationsmatrix
der Mittelwerte.
Vollständige
partielle Korrelationsanalyse (zwei jeweils gegen den Rest von 18).
Systematische
Untersuchung zu den Entgleisungen bei Auspartialisierung.
Multple Regressionsanalysen.
Rang-Folgen-Analysen der 11 Gruppen bei den 20
Fragen und ihren Mittelwerten:
Zusammenfassung Ränge.
Rangfolge-FB02-MW(MW)
Fragen 1-20.
Rangfolge-FB02-F01 Grundbegriffsverständnis.
Rangfolge-FB02-F02 16 Stunden
am Tag erleben.
Rangfolge-FB02-F03 Freunde.
Rangfolge-FB02-F04 Sonnenuntergang.
Rangfolge-FB02-F05 Musik.
Rangfolge-FB02-F06 Blinzeln.
Rangfolge-FB02-F07 Wetter.
Rangfolge-FB02-F08 Gelingen.
Rangfolge-FB02-F09 Gehen.
Rangfolge-FB02-F10 Erste
Tasse morgens.
Rangfolge-FB02-F11 Quellen
des Erlebens.
Rangfolge-FB02-F12 Achten-1.
Rangfolge-FB02-F13 Fühlen.
Rangfolge-FB02-F14 Beeinflussen.
Rangfolge-FB02-F15u Achten-2
(15 umgepolt).
Rangfolge-FB02-F16 Merken.
Rangfolge-FB02-F17 Störungen.
Rangfolge-FB02-F18 Heilfaktor.
Rangfolge-FB02-F19 Erlebnisfähigkeit.
Rangfolge-FB02-F20 Sonstiges/Kritik.
Literatur, Links, Glossar,
Anmerkungen und Endnoten, Querverweise,
Copyright
und Zitierung, Änderungen
Matrix
der originalen Beurteilungen
Hier wurden die originalen Wahlen ++, +, ? und - eingetragen.
Bei 34 Befragten und 20 Fragen gibt es insgesamt 680 bearbeitete Wahlen
in den Zellen. 359 (52.79%) wählten "++" (gute Nachvollziehbarkeit);
157 wählten "+" einigermaßen Nachvollziehbarkeit (23.9%); 17
(2.5%) wählten "?" (Weiß nicht); 46 ( 6.76%) wählten ein
" -" (Nein, nicht) und 101 (14.85%) betrafen offene Fragen (OF)/Antworten
(rein rechnerisch 102, aber ein OF erhielt ein "?"). Fasst man "++" und
"+" zusammen, so wählten 75.88% gute oder einigermaßen Nachvollziehbarkeit
zu den Erlebenssachverhalten in den 17 Fragen (ohne die drei offenen F11,
F19, F20).
Scorierung
der Rohwertwahlen ++, +, ?, -.
Damit die Wahlen rechnerisch und statistisch verarbeitet werden können,
müssen sie Zahlen transformiert werden. Zahlenzuordnungen (Scorierungen)
sind in der Psychologie keine Messungen, sondern quantitative Schätzungen.
Für die Fragen 1-10 und 12-18 wurde wie
folgt scoriert:
++ 2 zugeordnet.
+ 1 zugeordnet.
? 0.5 zugeordnet.
- 0 zugeordnet.
Bei Frage 11, der Anzahl der genannten Quelle reicht
der Zahlenbereich von 0-26.
Bei Frage 19, der Erlebnisfähigkeit wurden
die Angaben mit 6,5,4,3,2,1,0,-1,-2,-4,-6 scoriert.
Bei Frage 20 wurde nur erfasst, ob Angaben gemacht
wurden (Score 1) oder nicht (Score 0).
Matrix
der scorierten Rohwertwahlen
Sie liefert die Grundlage für die rechnerische und statistische
Weiterverarbeitung.
Korrelationen
scorierter Rohdaten
Sie zeigen die linearen Zusammenhänge in Zahlen zwischen +1 und
-1 an, wobei +1 den höchstmöglichen, -1 den geringstmöglichen
und keinen Zusammenhang anzeigt, wobei man nicht den Fehler machen darf
von 0 auf unabhängig zu schließen. Insgesamt erscheinen die
Korrelationen wenig bis mäßig ausgeprägt und stärkere
Zusammenhänge gab es gar nicht. Die Analyse von Korrelationen ist
nicht einfach, sie birgt viele Tücken und Fallen.
Korrelationen > |0.40| wurden markiert. Lesebeispiele: Die höchste
Korrelation mit 0.6018 besteht zwischen dem Erleben als Heilfaktor
(heil) und den Störungen des Erlebens (stör). Keinen Zusammenhang
gibt es zwischen angenehmes Erleben durch Freunde (Freu) treffen und Begriffsverständnis
(2GrB) von erleben. Insgesamt erscheinen die Korrelationen wenig bis mäßig
ausgeprägt und stärkere Zusammenhänge gibt es gar nicht.
Mittelwerte
der Rohwertscorierungen (mit 2 Nachkommastellen)
Die Tabelle (Matrix) gibt die Mittelwerte für die 11 Gruppen an.
Eigenwerte
der Rohwerte-Korrelationsmatrix
Die Korrelationsmatrix der Rohwerte zeigt mit vier Eigenwerten <
0.20 vier Fast-Kollinearitäten an, was man bei den nur mäßig
ausgeprägten Korrelationskoeffizienten nicht vermutet hätte.
Fast-Kollinearitätsanalyse
der Korrelationsmatrix der scorierten Rohwerte
Obwohl die Korrelationen je zweier Variablen nur mäßige
Ausprägungen zeigen, zeigen die vier Eigenwerte < 0.20 vier Fast-Kollinearitäten
an.
Korrelationen
der Mittelwerte der Rohwertscorierungen
Die Korrelationsmatrix der Mittelwerte zeigt schon durch ihre hohen
Koeffizienten 12 fast-kollineare 2er-Partitionen, also Paare
an, die die informativsten und einfachsten für die Interpretation
sind. Im Zuge der Erkenntnis der hochgradig numerisch instabilen Korrelationsmatrix
der Mittelwerte wurden zusätzlich zu den Mittelwerten mit zwei Nachkommastellen
auch die Mittelwerte mit 14-Nachommastellen gerechnet.
Eigenwerte
der Mittelwert-Korrelationsmatrix
Die hochgradig numerisch instabile Korrelationsmatrix der 2-stelligen
Mittelwerte hat es in sich. Die Korrelationsmatrix mit Ordnung 20 der Mittelwerte
zeigt 10 artefiziell echt lineare Abhängigkeiten (Kollinearitäten)
und 4 Fast-Lineare Abhängigkeiten (Fast-Kollinearitäten).
Die echten linearen Abhängigkeiten sind artefiziell, weil die Ausgangsmatrix
20 Spalten aber nur 11 Zeilen hat. Aber die vier fast-kollinearen werden
dadurch nicht erklärt und sind ein empirisch-mathematisch außerordentlicher
Befund.
Mit Hilfe einer vollständigen Partitionsanalyse, wenn die Anzahl
der Variablen aus kombinatorischen Explosionsgründen nicht zu groß
ist, kann man sämtliche Partitionen aufspüren, die Eigenwerte
< 0.20, also Fast-Kollinearitäten
enthalten. Die kleinste mögliche - und interessanteste - Partition
ist 2. Davon gibt es in einer 20er Matrix 190.
Da die Korrelationsmatrix der Mittelwerte hochgradig
kollinear und fast-kollinear ist, ist sie natürlich auch hochgradig
numerisch instabil, was heißt, dass kleinste Veränderungen auf
der Eingangsseite extreme Auswirkungen auf der Ausgangsseite haben können.
Nur zwei Nachkommastellen sind eine potentielle Quelle für Entgleisungen
korrelativer Kennwerte. Ich habe deshalb zur Kontrolle und Sicherheit die
Mittelwerte noch einmal mit doppelter Genauigkeit auf 14 Nachkommastellen
berechnet, um zu kontrollieren, wie Eigenwerte und Determinante der Korrelationsmatrix
der 14stelligen-Mittelwerte sich gegenüber der 2stelligen Variante
verhalten.
Fast-Kollinearitätsanalyse
der Korrelationsmatrix der Mittelwerte der scorierten Rohwerte
In der Korrelationsmatrix der Mittelwerte fanden sich 12 Paare, also
6.3% (=(12/190)*100), die Eigenwerte < 0.20 hatten und damit Fast-Kollinearität
(Fast-Gesetzmäßig- oder Regelhaftigkeit) anzeigen. > Fast-Kollinearitätregister.
Vergleich
Korrelationsmatrix der Mittelwerte mit 2 und 14-Nachkommastellen
Man sieht, es gibt zwar beachtliche Unterschiede schon ab der
zweiten Nachkommastelle, etwa 0.0878 zwischen 6-blinz und 15u-nich, aber
die meisten bewegen sich deutlich darunter, wie man direkt den Mittelwerten
der absoluten Abweichungen entnehmen kann.
Unverständliche
oder schwer nachvollziehbare Korrelationen
Wenn Korrelationen gänzlich unverständlich sind, drängen
sich zwei Standardüberlegungen zur Interpretation von Korrelationskoeffizienten
auf: (1) statistisch-zufälliger Zusammenhang ohne inhaltliche Bedeutung?
(2) statistischer Zusammenhang durch verdeckte andere Variablen (Moderatorvariablen)?.
Hier ist dann partielle Korrelationsanalyse angesagt, wobei man den gewöhnlich
unbekannten relevanten Merkmalsraum kennen und auf positive Semidefinitheit
achten sollte.
Vollständige
partielle Korrelationsanalyse (zwei jeweils gegen den Rest von
18)
Man kann den gesamten Merkmalsraum in dieser Untersuchung durch die
20 Fragen (Variablen) als definiert ansehen. Man sollte aber an den Satz
des Mathematikers Dr. Hain denken: vollständig partialisierte
Korrelationsmatrizen sind nicht notwendig positiv semidefit und können
schwerwiegende Entgleisungen hervorrufen, wie es sich in dieser multivariaten
Untersuchung auch tatsächlich ergeben und gezeigt hat.
Ende der Zusammenfassung
multivariate Analyse
Originale-Beurteilungsmatrix durch die Befragten
Bei 34 Befragten und 20 Fragen gibt es insgesamt 680 bearbeitete Wahlen
in den Zellen. 359 (52.79%) wählten "++" (gute Nachvollziehbarkeit);
157 wählten "+" einigermaßen Nachvollziehbarkeit (23.9%); 17
(2.5%) wählten "?" (Weiß nicht); 46 ( 6.76%) wählten ein
" -" (Nein, nicht) und 101 (14.85%) betrafen offene Fragen (OF)/Antworten
(rein rechnerisch 102, aber ein OF erhielt ein "?"). Fasst man "++" und
"+" zusammen, so wählten 75.88% gute oder einigermaßen Nachvollziehbarkeit
zu den Erlebenssachverhalten in den 17 Fragen (ohne die drei offenen F11,
F19, F20).
Die Häufigkeiten sind unabhängig von weiterverarbeitenden
Skalierungen, aber nicht die weiterverarbeiteteten Größen wie
z.B. Summen, Mittelwerte, Korrelationen, Eigenwerte.
Zur Einschätzung der Häufigkeiten der Wahlen
gut nachvollziehbar (++), einigermaßen nachvollziehbar (+),
( ? ) unklar, weiß nicht und " - " Nein, nicht falsch wurden die
Quartile berechnet (hier mit Matlab). Sie erlauben eine grobe Einschätzung
mit wie viel Wahlen man sich in der Stichprobe wo befindet.
Mit 15 oder mehr " ++ " Wahlen (gute Nachvollziehbarkeit) gelangt man ins 4. Quartil. Mit 2 oder weniger " +" Wahlen (einigermaßen nachvollziehbar) befindet man sich im 1. Quartil, also bei den ersten 25%. Mit 1 ist man mit " ? " (unklar, weiß nicht) am Median, der die Stichprobe teilt. Mit 3 " - " (Verneinungen) befindet man sich im 3. Quartil, also den dritten 25% der Stichprobe. |
Originale Bearbeitungen. Muster und Wahlen
Man beachte: Die Häufigkeitsverteilungen ändern sich nicht, wenn man die Skalierung der Originalbearbeitungen ändert.
Die Mittelwerte der Mittelwerte und die Mittelwerte der skalierten Rohwerte sind hier.
Korrigiert am 25.07.2023
Ziel von Eigenwertanalysen: aufspüren von Eigenwerten nahe 0, d.h. operational < 0.20 (entspricht einer Korrelation >= |0.80|). Ein Eigenwert nahe 0, operational < 0.20, zeigt eine Fast-Lineare Abhängigkeit oder Fast-Kollinearität an. Das bedeutet eine Gesetz- oder Regelhaftigkeit, also genau das, wonach man in der Wissenschaft sucht.
Die kleinste Partitionseinheit in einer Korrelationsmatrix besteht aus 2, gefolgt von 3, 4, ...n, mit n = Ordnung der Matrix = Anzahl der Variablen. Die kleinste Einheit ist auch die informativste. Allgemein gibt es in einer Korrelationsmatrix der Ordnung n part=2^n-(n+2) + 1 Partitionen (Sponsel 2005, S.16 und tabelliert für n 2-50 S. 77).
über 2 Partitionen, n über 3 Dreier-Partitionen, ... bis n-2. Bei den 20 Fragen des Pilot-Fragebogen sind das:
Insgesamt, wollte man alle auswerten, gäbe es 1.048.555 Partitionen,
das könnte bei meinem Rechner ungefähr 30 Stunden dauern. Größere
Partitionen sind schwierig zu interpretieren. Für die Praxis sollte
es reichen, wenn man sich auf sechs Partitionen beschränkt und damit
der kombinatorischen Explosion aus dem Weg geht.
Am 11.07.2023 habe ich auf meinem Rechner (Intel(R) Core(TM) i7-3770K CPU @ 3.50GHz 3.90 GHz; Win10) um 1:30 Uhr einen Lauf mit Matlab (R2021a home use) gestartet um alle Partitionen in der 20*20 Korrelationsmatrix - das sind 1.048.555 - zu berechnen. Morgens um 7:30 Uhr brach ich bei 196.000 ab.
EWA der Korrelationsmatrix der skalierten Rohwerte
Fast-Kollinearitäten
in der Korrelationsmatrix der skalierten Rohwerte der 34 ProbandInnen
Eine Korrelationsmatrix der Ordnung n hat die Eigenwertsumme n, hier
also 20. Die erste Spalte gibt die absoluten Eigenwerte an. Die zweite
Spalte EigAnteil gibt den Anteil von 20 an, die dritte Spalte Ant% den
Eigenwertanteil in % und die vierte Spalte summiert die Prozentwerte
der Eigenwertanteile auf, so dass am Ende mit kleinen Rundungsfehlern
100% stehen sollten. Die letzten vier Eigenwerte sind < 0.20 und zeigen
damit eine Fast-Kollinearität
an:
Anmerkung: korrigiert am 25.07.2023
Hier ist nun besonders interessant, zwischen welchen Variablen die Fast-Kollinearitäten
bestehen. Hierzu hat mir ein Mathematiker ein Programm geschrieben, das
die Eigenwerte sämtlicher Partitionen berechnet.
_
Fast-Kollinearitäten
Korrelationsmatrix skalierter Rohwerte
[Nach neuer Korrelationsrechnung 25.07.2023]
Zusammenfassung-Fast-Kollinearitäten-Korrelationsmatrix-skalierter-Rohwerte
Es wurden alle Partitionen mit Eigenwerten < 0.20 gesucht. Die erste,
die gefunden wurde, ist eine 5er-Partition: FK_F05-F06-F08-F15u-F18.
Weder im Graphen noch in den Korrelationen ist die Fast-Kollinearität
zu erkennen. Man muss die Eigenwerte errechnen, dann sieht man allerdings,
dass der kleinste Eigenwert dieser Partition mit 0.193 (grün markiert)
< 0.20 (Kriterium) ist. Lesebeispiele formale Interpretation: Die Korrelation
der skalierten Rohwerte zwischen 6-blinzeln und 15u umgepoltes achten
beträgt 0.522 (blau markiert). Partialisiert man 1,2,3,4,7,9,10,11,12,13,14,16,
17, 18, 19, 20 aus, so fällt die Korrelation auf 0.373 (orange
markiert), verliert also 0.149 (gelb markiert). Die partielle Korrelationsmatrix
ist positiv definit, also alle Eigenwerte > 0 und damit interpretierbar.
Anmerkung: Die partiellen Korrelationen (ParKorr) wurden aus der
Kovarianzmatrix der skalierten Rohwerte mit Matlab (Home edition R2021a)
rho=partialcorr (x,z) berechnet.
5er Partition: FK_F05-F06-F08-F15u-F18
FK-Register der erfassten, ausgewerteten und dargestellten Fast-Kollinearitäten:
Erfasst, analysiert und dargestellt in der Korrelationsmatrix
der skalierten Rohwerte:
FK_F05-F06-F08-F15u-F18
Bislang nur erfasst (Auswahl:
27):
part: 6 14 17 18
19
part: 6 14 17 18 20 part: 1 3 5 6 15 18 part: 1 4 5 6 15 18 part: 1 4 6 7 8 15 part: 1 5 6 8 15 18 part: 1 5 6 14 15 18 part: 1 5 6 15 18 19 part: 1 6 14 17 18 19 |
part: 1
6 14 17 18 20 part: 2
5 6 8 15 18
part: 2 5 6 14 15 18 part: 2 6 8 11 16 18 part: 2 6 8 15 16 18 part: 2 6 14 17 18 19 part: 2 6 14 17 18 20 part: 3 4 5 6 15 18 part: 3 5 6 7 15 18 |
part: 3
5 6 8 15 18 part:
3 5 6 14 15 18
part: 3 5 8 13 16 17 part: 3 5 8 13 16 19 part: 3 6 8 15 16 18 part: 3 6 14 17 18 19 part: 3 6 14 17 18 20 part: 3 6 16 17 18 20 part: 4 5 6 8 15 18 ....................................... |
Erfasst, analysiert und dargestellt aus der Korrelationsmatrix der Mittelwerte:
Korrelationsmatrix
der 2stelligen Mittelwerte als Basis der Eigenwertanalyse
Bildet man über alle 20 Fragen den Mittelwert erhält man
eine Information, wie hoch die jeweiligen Gruppen die Nachvollziehbarkeit
der Erlebenssachverhalte einschätzen. So kamen alle (n=34) bei Frage
01 zu den zwei Hauptbedeutungen des Erlebensbegriffs auf 1.69 (Wertebereich
0-2).
Lesebeispiel 05 Musik: Bei Frage 05 Musik als Erlebensverstärker
kommt die Altersgruppe 20-55 auf den ersten Rang mit Mittelwert 1.89, Frauen
und Berufsgruppe 3 Kaufmännisch-Sprache zugleich auf den 2. Rang mit
Mittelwert 1.88 und die Sambistas auf Rang 3 mit Mittelwert 1.83. Der kleinste
Mittelwert bei Musik mit 1.65 findet sich bei den Männern. Die Spanne
Max-Min bei den Mittelwerten beträgt 1.89-1.65 = 0.24. Mehr und ausführlich
bei den Rangfolgen nach Mittelwerten der 20 Fragen.
Ausgangsdaten 2stellige
Mittelwerte
Vorbemerkung: Da die Korrelationsmatrix der Mittelwerte hochgradig
kollinear und fast-kollinear ist, ist sie natürlich auch hochgradig
numerisch instabil, was heißt, dass kleinste Veränderungen auf
der Eingangsseite extreme Auswirkungen auf der Ausgangsseite haben können.
Nur zwei Nachkommastellen sind eine potentielle Quelle für Entgleisungen
korrelativer Kennwerte. Ich habe deshalb zur Kontrolle und Sicherheit die
Mittelwerte noch einmal mit doppelter Genauigkeit auf 14 Nachkommastellen
berechnet, um zu kontrollieren, wie Eigenwerte und Determinante der Korrelationsmatrix
der 14stelligen-Mittelwerte sich gegenüber der 2stelligen Variante
verhalten.
Korrelationsmatrix der Mittelwerte mit zwei Nachkommastellen
_
Eigenwerte der Korrelationsmatrix der 2stelligen Mittelwerte
Die hochgradig numerisch instabile Korrelationsmatrix der Mittelwerte
mit zwei Nachkommastellen hat es in sich. Die Korrelationsmatrix mit Ordnung
20 der Mittelwerte zeigt 10 artefiziell echt lineare Abhängigkeiten
(Kollinearitäten) und 4 Fast-Lineare Abhängigkeiten (Fast-Kollinearitäten).
Die echten linearen Abhängigkeiten sind artefiziell, weil die Ausgangsmatrix
20 Spalten aber nur 11 Zeilen hat. Aber die vier fast-kollinearen werden
dadurch nicht erklärt und sind ein empirisch-mathematisch außerordentlicher
Befund.
Mit Hilfe einer vollständigen Partitionsanalyse, wenn die Anzahl
der Variablen aus kombinatorischen Explosionsgründen nicht zu groß
ist, kann man sämtliche Partitionen aufspüren, die Eigenwerte
< 0.20, also Fast-Kollinearitäten
enthalten. Die kleinste mögliche - und interessanteste - Partition
ist 2. Davon gibt es in einer 20er Matrix 190. In der Korrelationsmatrix
der Mittelwerte fanden sich 12 Paare, also 6.3% (=(12/190)*100), die Eigenwerte
< 0.20 hatten und damit Fast-Kollinearität
(Fast-Gesetzmäßig- oder Regelhaftigkeit) anzeigen.
Sucht man nach Partitionen mit Eigenwerten <0.20, findet man auf kleinster Ebene von 2er-Partitionen 12 Paare.
Fastkollinearitäten
in der Korrelationsmatrix der 2stelligen-Mittelwerte
Man beachte, dass Mittelwerte Gruppen (Stichproben, Populationen) charakterisieren
und nichts unmittelbar für den konkreten Einzelfall aussagen, es sei
denn, es sind Mittelwerte eines Einzelfalles.
Partitionen in
Korrelationsmatrizen
In Partitionen > 2 können mehrere Kollinearitäten vorkommen.
Hier werden bis zu drei erfasst.
1 Fastkollinearität in Partitionen, hier zwei, drei, vier, der Korrelationsmatrix der 2stelligen-Mittelwerte
Fastkollinearitäten
in den Paaren = Zweier Partitionen der Korrelationsmatrix der 2stelligen-Mittelwerte
Vorbemerkungen-Interpretation: (1) Die Eigenwerte in 2er-Partitionen
von Korrelationsmatrizen lassen sich direkt aus den Korrelationskoeffizienten
ablesen (Sponsel 30.06.2023). (2) > Zur
Interpretation von Korrelationskoeffizienten. Die folgenden Interpretationen
sind formal motiviert und man sollte sie erstmal nur als Zusammenhangshypothesen
betrachten. Ob sich vernünftige inhaltliche Erklärungen finden
lassen, erfordert vertiefte Betrachtungen, die hier (noch) nicht geboten
werden.
Die hochgradig numerisch instabile Korrelationsmatrix
aller 20 2stelligen-Mittelwerte hat es in sich: sie zeigt allein
12 fast-lineare Abhängigkeiten oder Fast-Kollinearitäten
zwischen Frage-Paaren (F02-F13; F02-F15u; F06-F17; F07-F14; F07-F20;
F09-F14; F10-F18; F11-F13, F11-F14; F13-F15u; F14-F20; F16-F19), also der
kleinsten möglichen und informativsten Partition. Das sind von den
190 (20 über 2) möglichen Paaren immerhin 6.3%, was für
empirische Daten schon sehr beachtlich ist.
FK_F02-F13
16hT - fühl, r = 0.8809, Eigenwerte 1.8809, 0.1191 < 0.20.
Gruppen, die 16 Stunden am Tag erleben als häufigstes psychisches
Phänomen für nachvollziehbar halten, halten es auch für
nachvollziehbar, fühlen und lebendig sein als wesentliches Element
des Erleben anzusehen - und umgekehrt.
FK_F02-F15u
16hT - nich-U, r = 0.9688, Eigenwerte 1.9688, 0.0312 < 0.20.
Gruppen, die 16 Stunden am Tag erleben als häufigstes psychisches
Phänomen für nachvollziehbar halten, halten es für ebenso
nachvollziehbar, auf sein Erleben zu achten- und umgekehrt.
FK_F06-F17 blinz - stör, r = 0.9413, Eigenwerte 1.9413, 0.0587< 0.20. Gruppen, die es für nachvollziehbar halten, es angenehm zu erleben, auf einer Bank durch die Baumwipfel in die Sonne zu blinzeln, halten auch die Störungen des Erlebens für ebenso nachvollziehbar - und umgekehrt.
FK_F07-F14 Wett - beei, r = 0.8197, Eigenwerte 1.8197, 0.1803< 0.20. Gruppen, die das Erleben der Wettersituation für nachvollziehbar halten, halten auch die Beeinflussbarkeit des Erlebens für nachvollziehbar - und umgekehrt.
FK_F07-F20 Wett - sons, r = - 0.9734, Eigenwerte 1.9734, 0.0266< 0.20. Achtung: negative Korrelation! Gruppen, die das Erleben der Wettersituation für nachvollziehbar halten, halten Anmerkungen unter Sonstiges für wenig nachvollziehbar (negative Korrelation) - und umgekehrt.
FK_F09-F14 gehe - beei, r = - 0.8293, Eigenwerte 1.8293, 0.1707< 0.20. Achtung: negative Korrelation! Gruppen, die es für nachvollziehbar halten, ihr gehen nicht besonders zu beachten, sondern einfach zu gehen, halten auch für nachvollziehbar, dass man sein Erleben nicht (negative Korrelation) beeinflussen kann
FK_F10-F18 Tass - heil, r = - 0.8771, Eigenwerte 1.8771, 0.1229< 0.20. Achtung: negative Korrelation! Gruppen, die für nachvollziehbar halten, ihr erstes Morgengetränk als kleines Erlebnis anzusehen, halten es für wenig nachvollziehbar (negative Korrelation) dass einige Psychotherapieschulen meinen, erleben sei ein Heilfaktor - und umgekehrt.
FK_F11-F13 Quel - fühl, r = 0.9127, Eigenwerte 1.9127, 0.0873< 0.20. Gruppen, die viele Quellen des Erlebens für nachvollziehbar halten, halten es auch für nachvollziehbar, dass fühlen und lebendig sein wesentliche Elemente des Erlebens sind.
FK_F11-F14 Quel - beei, r = 0.8366, Eigenwerte 1.8366, 0.1634 < 0.20. Gruppen, die viele Quellen des Erlebens für nachvollziehbar halten, halten es auch für nachvollziehbar, dass man sein Erleben beeinflussen kann.
FK_F13-F15u fühl - nich-U, r = 0.8852, Eigenwerte 1.8852, 0.1148< 0.20. Gruppen, die nachvollziehbar finden, dass fühlen und lebendig sein wesentliche Elemente für das Erleben sind, halten es auch für nachvollziehbar, auf sein Erleben besonders zu achten. Die Frage 15 wurde zu 15u umgepolt.
FK_F14-F20 gehe - sons, r = - 0.8369, Eigenwerte 1.8369, 0.1631< 0.20. Achtung: negative Korrelation! Gruppen, die es es für nachvollziehbar halten, auf ihr Gehen nicht besonders zu achten, sondern meist einfach gehen, halten Anmerkungen unter Sonstiges für wenig nachvollziehbar (negative Korrelation) - und umgekehrt.
FK_F16-F19 merk - fähi, r = 0.8020, Eigenwerte 1.8020, 0.1980< 0.20. Gruppen, die nachvollziehbar merken, wenn etwas im Erleben nicht so läuft, halten sich auch für erlebnisfähiger - und umgekehrt.
1 Fastkollinearität in Dreier-Partitionen der Korrelationsmatrix der Mittelwerte
FK_F01-F02-F04
FK_F01-F02-F13 Der Eigenwert 0.1096 (grün markiert) < 0.20 zeigt, dass hier eine Fast-Kollinearität vorliegt. Im Fast-Kollinearitätssystem F01, F02 und F13 laufen F01 gegensinnig zu F02 und F16, die gleichsinnig verlaufen. Interpretation des fast-kollinearen Befundes der Gruppe F01-F02-F13. Ist die Nachvollziehbarkeit des Grundbegriffsverständnisses für das Erleben hoch, sinkt die Nachvollziehbarkeit für das 16 Stunden Tagserleben und dafür, dass Erleben vor allem mit Fühlen und lebendig sein zu tun hat. Oder umgekehrt: Steigt die Nachvollziehbarkeit für das 16 Stunden Tagserleben und dafür, dass Erleben vor allem mit Fühlen und lebendig sein zu tun hat sinkt die Nachvollziehbarkeit für das Grundbegriffsverständnis des Erlebens.
FK_F01-F02-F15u
FK_F01-F02-F18
FK_F01-F02-F20
FK_F01-F03-F08
...
...
2 Fast-Kollinearitäten
in Partitionen der Korrelationsmatrix der Mittelwerte
FK_F02-F03-F15u
3 Fast-Kollinearitäten
in Partitionen der Korrelationsmatrix der Mittelwerte
FK_F01-F02-F04-F15u
FK_F01-F02-F04-F18
FK_F01-F04-F07-F08-F11
FK_F01-F04-F07-F08-F13 Die Fast-Kollinearitäten bilden sich
sehr deutlich in der Korrelationsmatrix der Partition 4-7-1-8-13 ab. Man
sieht, fast-kollinear kann auch gegensinnige Verlaufsbeziehungen beinhalten.
Unterschiede
der Mittelwerte, Korrelationen, Eigenwerte und Determinante bei Berechnung
mit 2- und mit 14- Nachkommastellen
Man sieht, es gibt zwar beachtliche Unterschiede schon ab der
zweiten Nachkommastelle, etwa 0.0878 zwischen 6-blinz und 15u-nich, aber
die meisten bewegen sich deutlich darunter, wie man direkt den Mittelwerten
der absoluten Abweichungen entnehmen kann.
Unterschiede
Rang, Determinante, Inversenbildung und Eigenwerte der Korrelationsmatrizen
auf Basis von 2 und 14 Nachkommastellen
Die Korrelationsmatrix der Mittelwerte ist hochgradig kollinear und
fast-kollinear und damit in höchstem Maß numerisch instabil,
so dass man bei multivariaten Rechnungen auf allerlei gefasst sein muss
und sehr aufpassen sollte (siehe bitte vollständige
partielle Korrelationsanalyse). Es wurden Rang, Determinante, Inversenbildung
und die Eigenwerte der Korrelationsmatrizen der Mittelwerte auf Basis von
2 und 14 Nachkommastellen miteinander verglichen. Es müsste
10 Eigenwerte glatt 0 geben, was vermutlich aufgrund von kleinen Rundungsfehlern
nicht der Fall ist. Matlab weist für r34NK14 Rang 7 und für r34NK2
Rang 10 aus. Die Determinante ist für r34NK14 mit 198 Nullen nach
dem Komma praktisch 0. Trotzdem kann Matlab die Inverse bilden, wenn auch
mit Warnung: "Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results
may be inaccurate. RCOND = 3.236109e-18."
Rechnung mit Matlab R2021a Home Edition durchgeführt (29.07.2023) | Korrelationsmatrix der Mittelwerte mit 2 Nachkomma | Korrmatrix Basi 14 Nachkomma | Bemerkungen |
Rang | 10 | 7 | Numerisch mathematisch können in der 2-Nachkommastellenrechnung die 11 Gruppen auf 10, in der 14-Nachkommastellenrechnung auf 7 reduziert werden. |
Determinante | 5.610018331596747e-168 | -1.878666478427723e-198 | Da die Determinante u.a. das Produkt aus den Eigenwerten ist, und bei 2 Nachkommastellen vier negative Eigenwerte vorliegen, verschwinden die negativen Vorzeichen durch das geradzahlige Multiplizieren. Bei 14 Nachkommastellen ist die Determinante negativ, weil es fünf negative Eigenwerte gibt und durch die ungerade Anzahl das negative Vorzeichen erhalten bleibt. |
Inversenbildung | Gelingt, aber mit Warnung: "Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = .091418e-18." | Gelingt, aber mit Warnung: "Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 3.236109e-18." | Nach der reinen Mathematik dürfte es gar keine Inversenbildung geben. Aber reine und numerische Mathematik sind eben zwei Welten. Vermutlich bewirken kleine Rundungsfehler die Fast-Kollinearitätsdiagnose von Matlab. |
Eigenwerte | Eigenwerte 2 NK
9.086383172274570 4.714955424119610 3.082321364514860 1.493703415135060 1.019535602882060 0.591403193938404 0.006799913688422 0.002727145098223 0.001344656916989 0.000826111431777 0.000000000000001 0.000000000000000 0.000000000000000 0.000000000000000 0.000000000000000 0.000000000000000 -0.000000000000000 -0.000000000000000 -0.000000000000000 -0.000000000000001 |
Eigenwerte 14 NK
9.223911591068690 4.682088650324980 3.020823327807100 1.446199088826980 1.034025794135600 0.589927465372724 0.003024082463895 0.000000000000002 0.000000000000001 0.000000000000001 0.000000000000001 0.000000000000001 0.000000000000000 0.000000000000000 0.000000000000000 -0.000000000000001 -0.000000000000001 -0.000000000000001 -0.000000000000002 -0.000000000000002 |
Unterschiede 14 NK - 2 NK
0.137528418794121 -0.032866773794630 -0.061498036707760 -0.047504326308080 0.014490191253540 -0.001475728565680 -0.003775831224527 -0.002727145098221 -0.001344656916988 -0.000826111431776 0.000000000000000 0.000000000000001 0.000000000000000 0.000000000000000 0.000000000000000 -0.000000000000001 -0.000000000000001 -0.000000000000001 -0.000000000000002 -0.000000000000001 |
Erläuterung: In die Zellen sind die partiellen Korrelationskoeffizienten
eingetragen, die sich ergeben, wenn jeweils alle anderen 18 auspartialisiert
werden. Die ökonomischste Form ist die Matrixdarstellung, wobei es
sich NICHT um eine Korrelationsmatrix handelt, weil sie nur vier
der sechs Bedingungen für eine Korrelationsmatrix erfüllt: 1.
Die Matrix ist quadratisch. 2. Die Matrix ist symmetrisch. 3. Die Matrix
enthält in der Hauptdiagonale 1. 4. Die Korrelationen sind im
Wertebereich +1 und -1. 5. Die Matrix ist positiv semidefinit, d.h.
sämtliche Eigenwerte sind >= 0. 6. Die Eigenwertsumme ist gleich
der Ordnung n der Korrelationsmatrix. Die Bedingungen 4. und 6. sind
hier nicht erfüllt, 5.ist davon abhängig, ab wie viel Nullen
nach dem Komma ein Eigenwert mit 0 oder nicht bewertet wird.
Die Entgleisungen haben mehrere Quellen: (1) Die
Korrelationsmatrix auf Basis der Mittelwerte mit 14-Nachkommastellen ist
mit 12 Eigenwerten 0 (davon 10 artefiziell, weil 20 Spalten, aber nur 11
Zeilen) und einem Eigenwert mit 0.003 hochgradig numerisch instabil, wenn
auch - zumindest bis auf 15 Nachkommastellen - noch positiv semidefinit,
also sämtliche Eigenwerte >= 0. (2) Dr.
Hain hat in Sponsel & Hain 1994, Kap. 6.5, S. 38, bewiesen, dass
Korrelationsmatrizen mit vollständiger Partialisierung nicht notwendig
positiv semidefinit sind oder sein müssen, was hier offensichtlich
der Fall ist.
Weitere systematische Untersuchungen haben gezeigt,
dass die Entgleisungen nicht erst mit vollständiger Partialisierung
beginnen, sondern bereits viel früher.
Lesebeispiel: pc5-19.1,2,3,4,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,20:
Der partielle Korrelationskoeffizient zwischen 5-Musik und 19-Erlebnisfähigkeit,
wenn der Einfluss aller anderen 18 Variablen herausgerechnet wurde, beträgt,
sage und schreibe, 20.3947 (orange markiert) - und schießt damit
den Entgleisungs-Vogel ab!
Systematische
Untersuchung zu den Entgleisungen bei Auspartialisierung
Im Auspartialisierungsprogramm wird "pcv" als Abkürzung für
partielle correlation variable bzw. partielle Korrelationsvariable ausgegeben.
Die Ziffern vor dem Punkt geben die Variablen (hier Fragen) an, deren partielle
Korrelation betrachtet wird, wenn der Einfluss der Variablen nach dem Punkt
herausgenommen wird.
Zusammenfassung Auspartialisierung der Korrelationsmatrix der Mittelwerte mit 14-Nachkommastellen. Die Matrix entgleist nicht erst bei vollständiger Partialisierung xy.18 aus 1 bis 20, sondern bereits bei 5 Auspartialisierungen treten deutliche Überschreitungen von |1| auf, die anzeigen, dass die partiellen Korrelationskoeffizienten problematisch sind oder sein können. Vertretbar erscheinen daher Auspartialisierungen von höchstens vier Variablen. Hier ist weitere Analyse und Forschung geboten.
Erste Entgleisungen
bei der Auspartialisierung von nur 5 Variablen (von maximal 18 möglichen
bei insgesamt 20)
Bei Auspartialisierung von 5 Variablen wird der partielle Korrelationskoeffizient
zwischen einem Paar des öfteren geringfügig an der 5. Nachkommastelle
überschritten, z.B. pcv 1 8 . 4 7 9
10 14 = -1.00002. Deutlicher bereits bei pcv 4 9 .
1 7 8 11 14 = -1.0149 oder pcv 1
9 . 4 7 8 11 14 = -1.01517.
Massive
Entgleisungen bei Auspartialisierung von 6 Variablen
pcv 9 18 . 3 7 12 14
16 17 = 1.43886
pcv 9 17 . 3 7 12 14
16 18 = 1.46781
pcv 9 16 . 3 7 12 14
17 18 = -1.66143
Massive Entgleisungen bei Auspartialisierung
von 7 Variablen
pcv 11 12 . 1 5 9 10
14 15 16 = -1.31914
pcv 4 16 . 1 2 6
10 13 18 19 = 1.23043
Massive Entgleisungen bei Auspartialisierung
von 8 Variablen
pcv 14 17 . 3 5 8 10
15 16 18 19 = 2.19055
pcv 14 18 . 3 5 8 10
15 16 17 19 = -1.09552
pcv 3 13 . 5 8 10
16 17 18 19 20 = 1.48158
pcv 3 10 . 5 8 13
16 17 18 19 20 = 1.62325
pcv 3 8 . 5 10
13 16 17 18 19 20 = 2.83134
Weitere Einzelbeispiele und Sonderstudien
pcvF01-F07
Die Korrelation zwischen F01 (Grundbegriffsverständnis) und F07
(Wettererleben) und den mit ihnen verbundenen Variablen betrug -0.2982.
Partialisiert man F04 (Sonnenuntergang), F08 (Gelingen), F09 (Gehen), F13
(Gefühle) und F19 (Erlebnisfähigkeit) aus, verschwindet die negative
Korrelation und wird pcv 1 7 . 4 8 9
13 19 = 0.00874174.
F07-F20 Partielle Studien
zu F07 (Wettererleben) - F20 (Sonstig/Kritik)
Zwischen F07 (Wettererleben) und F20 (Sonstiges/Kritik) gab es eine
sehr hohe, für mich überraschende und wenig verständliche
negative Korrelation von -0.9734. Hier ist weitere Analyse und Aufklärung
angesagt. Ein paar erste Sondierungen von Auspartialisierung der Fragen
(Variablen) 1,2, ...19 und von einigen Paaren 1,2; 1,3; ... 1,19 erbrachten
folgende Ergebnisse:
Auspartialisierung einer Variable aus 18 bei F07 (Wetter)
und F20 (Sonstig/ Kritik: Die meisten Auspartialisierungen haben praktisch
kaum einen Einfluss auf den partiellen Korrelationskoeffizienten. Großen
Einfluss hingegen haben F17 (Störungen) mit -1.574, hier kehrt sich
die Korrelation von -0.97334 praktisch um auf 0.60, und F19 (Erlebnisfähigkeit)
mit -0.666. Hier sind weitere Untersuchungen angesagt.
Auspartialisierung zweier Variablen aus 18 bei F07
(Wetter) und F20 (Sonstig/ Kritik): Die meisten Auspartialisierungen zweier
Variablen haben praktisch kaum einen Einfluss auf den partiellen Korrelationskoeffizienten.
Beachtlichen Einfluss hat die Auspartialisierung von F01 (Grundbegriff)
und F11 (Anzahl der Quellen) mit -0.4222.
_
Partielle Studien zu
F12-F15u
Partielle Studien über die Matrix der Mittelwerte sind schwierig,
weil die Korrelationsmatrix der Mittelwerte hochgradig kollinear bzw. fast-kollinear
ist und bereits mit mehr als vier Auspartialisierungen entgleist, also
partielle Korrelationskoeffizienten > |1| produziert. Hier ist weitere
Analyse und partielle Korrelationsforschung angesagt, und zwar sowohl,
wie man der kombinatorischen Explosion, als auch den Entgleisungen entgehen
kann. Speziell den Fall F12-F15u
habe ich mit einer vollständigen partiellen Korrelationsanalyse
untersucht.
Multiple Regressionsanalysen (MRA)
Zusammenfassung Multiple Regressionsanalysen
Mit der multiplen Regressionsanalyse lassen sich Vorhersagen einer
Variable (Frage) durch andere erfassen. Hier liegt mir leider kein systematisches
Programm vor, das alle Partitionen bildet, so dass ich nur auf eine kleine
Auswahl multipler Regressionsanalysen eingehen konnte.
MRA
mit den skalierten Rohwerten: Es wurde die Vorhersage auf den skalierten
Rohwert F19 (Erlebnisfähigkeit) durch alle anderen bestimmt. Dies
ergab einen multiplen Korrelationskoeffizienten von 0.7422 (d.h. 55% Varianzaufklärung),
also mittlerer Quantität.
MRA
mit den Mittelwerten mit 14 Nachkommastellen: Hier genügen bereits
vier bis fünf Variable (Fragen) um eine Vorhersage mit einem multiplen
Korrelationskoeffizienten nahe 1 zu erzielen. Zwei Beispiele werden dargestellt:
(1) Auf Basis der Fragen F12 (achten), F13 (fühlen), F14 (beeinflussen),
F15u achten, F16 (merken) ist die multiple Korrelation zur Vorhersage F19
der Erlebnisfähigkeit 0.9847, also sehr hoch. (2) Auf Basis der Fragen
F03 (Freunde), F05 (Musik), F12 (achten), F13 (fühlen), F16 (merken)
ist die multiple Korrelation zur Vorhersage F19 der Erlebnisfähigkeit
0.9760, also sehr hoch, wenn auch etwas kleiner als im Beispiel (1).
Multiple Regressionsanalysen (MRA)
mit den skalierten Rohwerten
Es wurde die Vorhersage auf den skalierten Rohwert F19 (Erlebnisfähigkeit)
durch alle anderen bestimmt. Dies ergab einen multiplen Korrelationskoeffizienten
ist mit 0.7422 (d.h. 55% Varianzaufklärung), also mittlerer Quantität.
In der Tabelle sind die Steigungen der Regressionskoeffizienten b wiedergegeben
(grün die positiven, gelb die negativen markiert).
Multiple Regressionsanalysen (MRA)
mit den Mittelwerten mit 14 Nachkommastellen
Ganz anders stellt die Lage bei den Mittelwerten dar. Hier genügen
bereits vier bis fünf Variable (Fragen) um eine Vorhersage mit einem
multiplen Korrelationskoeffizienten nahe 1 zu erzielen.
(1) MR auf F19 (Erlebnisfähigkeit)
mit Basis F12, F13, F14, F15u, F16
Auf Basis der Fragen F12 (achten), F13 (fühlen), F14 (beeinflussen),
F15u achten, F16 (merken) ist die multiple Korrelation zur Vorhersage F19
der Erlebnisfähigkeit 0.9847, also sehr hoch.
b =
F12 0.2542
F13 2.5330
F14 -1.5158
F15u -1.2014
F16 1.3059
a = 0.7058
se2 = 8.1754e-04
mcr = 0.9847
(2) MR auf F19 (Erlebnisfähigkeit)
mit Basis F03, F05, F12, F13, F16
Auf Basis der Fragen F03 (Freunde), F05 (Musik), F12 (achten), F13
(fühlen), F16 (merken) ist die multiple Korrelation zur Vorhersage
F19 der Erlebnisfähigkeit 0.9760, also sehr hoch, wenn auch etwas
kleiner als im Beispiel (1).
b =
F03-Freun 0.7494
F05-Musik 1.8241
F12-achten 0.5654
F13-Fühlen 0.4234
F16-merken -0.3873
a = -2.0042
se2 = 0.0013
mcr = 0.9760
Rangfolge-FB02-MW(MW) Fragen
1-20
Von jeder Gruppe wurde über die 34 Wertzuweisungen zu den 20 Fragen
der Mittelwert gebildet.
Lesebeispiel: Der Mittelwert Frage 1, Kürzel 2GrB (Zwei Grundbegriffe
des Erlebens) in der Berufsgruppe 1 Psycho-Soziales-Heilen war mit 1.71
der höchste bei den 11 Gruppen, daher nimmt diese Berufsgruppe den
ersten Platz ein.
Die Fragen 11 und 19 sind offene Fragen, deren Mittel 2 deutlich übersteigen
kann (11: 4.33-9.5; 19:
3.12 - 3.77). Das ist der Grund, warum die Mittelwerte der 20 Mittelwerte
2 überschreiten können, wenn man sie nicht auf das Maximum 2
normiert (>Beispiel Partition-11-13).
Die Fragen außer 11 und 19 können höchstens den Wert 2
zugeordnet bekommen.
Der Mittelwert ist eine Verdichtung der Einzelbewertungen, wobei deren
Verteilung und Streuung nicht zum Ausdruck kommt. Ein höherer Mittelwert
besagt bei diesem Pilot-Fragebogen und seinen Beurteilungsvorgaben, dass
im Durchschnitt mehr gute oder einigermaßen Nachvollziehbarkeit zu
den Erlebenssachverhalten bekundet wurde.
Von jeder Gruppe wurde über die 34 Wertzuweisungen zu den Fragen 1-20 der Mittelwert gebildet. Von diesen 20 Mittelwerten wurde ein Mittelwert der 20 Mittelwerte gebildet und anschließend absteigend ranggeordnet. Die Berufsgruppe-1 Psycho-Soziales-Heilen erzielte mit 2.05 den höchsten Mittelwert der 20 Mittelwerte und nimmt daher Platz (Rang) 1 bei den 11 Gruppen ein. Den letzten Platz nimmt die Berufsgruppe 2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft ein, was vielleicht etwas mit ihren wissenschaftlichen, kritisch-realistischen Ansprüchen zu tun haben kann. Man beachte: Letzter Platz heißt nicht schlechter Platz.
Diese Frage beantworteten die über 65jährigen im Mittel mit 1.91, das sind 95.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Gruppe der über 65jährigen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der ersten Frage ein. Die 20-55jährigen erzielten mit einem Mittel von 1.56 oder von 77.8% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 17.7% auseinander, also eher wenig.
Diese Frage beantwortete die Berufsgruppe 1 Psycho-Soziales-Heilen im Mittel mit 1.75, das sind 87.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsgruppe-1 Psycho-Soziales-Heilen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der zweiten Frage ein. Die Berufsgruppe-3 Kaufmännisch-Sprache erzielte mit einem Mittel von 0.94 oder von 49.9% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 40.9% deutlich auseinander..
Diese Frage beantwortete die Berufsgruppe-1 Psycho-Soziales-Heilen im Mittel mit 2, das sind 100% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsgruppe-1 Psycho-Soziales-Heilen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der dritten Frage ein. Die Altersgruppe 20-55 erzielte mit einem Mittel von 1.56 oder von 77.8% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 22.2% auseinander.
Diese Frage beantworteten die Befragten Altersklasse 20-55 im Mittel mit 2, das sind 100% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Altersklasse 20-55 den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der 4 Frage ein. Die Altersklasse > 65 erzielte mit einem Mittel von 1.73 oder von 86.4% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 13.7% auseinander, also nur wenig.
Diese Frage beantworteten die Befragten der Altersgruppe 20-55 im Mittel mit 1.88, das sind 94.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Altersgruppe 20-55 den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Musik-Frage F05 ein. Die Gruppe der Männer erzielte mit einem Mittel von 1.65 oder von 82.4% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 12.1% nur wenig auseinander.
06 Auf der Bank im Park habe ich durch die Baumwipfel hindurch in die Sonne geblinzelt und diese Situation als angenehm erlebt.
Diese Frage beantworteten die Befragten der Berufsgruppe-3 Kaufmännisch-Sprache im Mittel mit 1.88, das sind 93.8% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Befragten der Berufsgruppe-3 Kaufmännisch-Sprache den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 06 in die Sonne geblinzelt ein. Die Berufsgruppe-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 1.29 oder von 64.6% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 29.2% deutlich auseinander. gerichtet 1.7
7 Wett 07 Ich erlebe die Wettersituation, indem ich zum Fenster rausschaue, vielleicht auf den Balkon gehe, die Temperatur, Wolken und den Wind beachte.
Diese Frage beantworteten die Sambistas im Mittel mit 1.58, das sind 79.2% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Sambistas den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Wetter-Frage ein. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Natuirwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 1.42 oder von 70.9% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 8.3% nur wenig auseinander.
08 Ich erlebe Befriedigung, wenn mir etwas gelingt, was gar nicht so leicht ist
Diese Frage beantwortete die Altersgruppe > 65 im Mittel mit 1.91, das sind 95.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Altersgruppe > 65 den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 08 zum Erleben des Gelingens. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 1.54 oder von 77.1% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 18.4% auseinander.
Diese Frage F09 beantwortete die Berufsgruppe-3 Kaufmännisch-Sprache im Mittel mit 1.25, das sind 62.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsgruppe-3 Kaufmännisch-Sprache den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 09 des bewussten Gehens ein. Die Altersgruppe 20-55 erzielte mit einem Mittel von 0.72 oder von 36.1% des maximal möglichen Wertes von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 26.4% auseinander, also schon deutlicher.
Diese Frage beantworteten die Frauen im Mittel mit 1.59, das sind 79.4% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Frauen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 10 der ersten Tasse Morgengetränk ein. Die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache erzielte mit einem Mittel von 1.13 oder von 56.3% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 23.2% auseinander.
11 Es gibt viele Quellen und Möglichkeiten, sein Erleben zu aktivieren und auf Trab zu bringen (z.B. ausgehen, Bewegung, Film, Garten, Handwerkern, Kontakt, Kunst, Kultur, Sport, Natur, Musik, Singen, Spiel, Veranstaltungen, … ). Wie ist das bei Ihnen?
Diese Frage beantworteten die Berufsklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen im Mittel mit 9.50, das sind 475.0% des sonst maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 11 Erlebnisquellen ein. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 4.33 oder von 216.7% des sonst maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen deutlich mit einer Spanne von 258.4% auseinander.
Diese Frage beantwortete die Altersgruppe 20-55 im Mittel mit 1.56, das sind 77.8% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Altersgruppe 20-55 den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 12 auf erleben achten ein. Die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache erzielte mit einem Mittel von 1.0 oder von 50% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 27.8% deutlich auseinander.
Diese Frage beantworteten die Berufklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen im Mittel mit 1.93, das sind 96.5% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der 13. Frage ein. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 1.50 oder von 75% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 21.5% deutlicher auseinander.
14 Ich kann mein Erleben beeinflussen (z.B. durch zuwenden oder abwenden, durch tun oder lassen).
Diese Frage beantworteten die Sambistas im Mittel mit 1.63, das sind 81.3% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Sambistas den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 14 Erleben beeinflussbar ein. Die Männer erzielten mit einem Mittel von 1.41 oder von 70.6% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 10.7% wenig auseinander.
15 Ich achte in meinem Leben nicht besonders auf mein erleben. Umgepolt:
Ich achte besonders auf mein Erleben.
Aus "++" und "+" wird 0. Aus "?" wird 0.5 und aus "- " wird 2.
Diese Frage beantwortete die Berufklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen im Mittel mit 1.57, das sind 78.6% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufklasse-1 Psycho-Soziales-Heilen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der (umgepolten) Frage 15u besonders auf mein Erleben achten ein. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 0.83 oder von 41.7% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer beachtlichen Spanne von 36.9% auseinander.
Rangfolge-FB02-F16
Merken
16 Ich merke es, wenn es mit meinem Erleben nicht so gut läuft.
Diese Frage beantworteten die Frauen im Mittel mit 1.59, das sind 79.4% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Frauen den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 16 Merken, wenn Erleben nicht gut läuft ein. Die Männer erzielten mit einem Mittel von 1.18 oder von 58.8% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 20.6% auseinander.
17 Erleben wird manchmal beeinträchtigt (z.B. durch Stress, Hektik, Druck, Alltag, Pflichten, Routinen, Gewöhnliches, Krankheit, Hindernisse). Wie sehen Sie das und wie ist das bei Ihnen:
Diese Frage beantworteten die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache im Mittel mit 1.88, das sind 93.8% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 17 Erleben manchmal beeinträchtigt ein. Die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft erzielte mit einem Mittel von 1.17 oder von 58.4% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer beachtlichen Spanne von 35.4% auseinander.
Diese Frage beantwortete die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache im Mittel mit 1.88, das sind 93.8% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nimmt die Berufsklasse-3 Kaufmännisch-Sprache den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 18 erleben wichtiger Heilfaktor ein. Die Frauen erzielten mit einem Mittel von 1.706 oder von 85.3% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen nur mit einer kleinen Spanne von 8.5% auseinander.
Diese Frage beantworteten die Frauen im Mittel mit 3.77, das sind 188.3% des maximal möglichen Wertes von 2. Damit nehmen die Frauen die den ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 19 Erlebnisfähigkeit ein. Die Männer erzielten mit einem Mittel von 3.12 oder von 155.9% des sonst maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz. Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die Gruppen liegen mit einer Spanne von 32.4% auseinander.
Diese Frage beantwortete die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft
im Mittel mit 0.58, das sind 29.2% des maximal möglichen Wertes von
2. Damit nimmt die Berufsklasse-2 Handwerk-Technik-Naturwissenschaft den
ersten Platz bei den 11 Gruppen in der Frage 20 Sonst noch etwas zum Thema
Erleben und Kritik ein. Die Sambistas erzielten mit einem Mittel von 0.333
oder von 16.7% des maximal möglichen Werte von 2 den letzten Platz.
Man beachte, dass letzter Platz nicht schlechter Platz bedeuten muss. Die
Gruppen liegen mit einer Spanne von 12.5% auseinander. Anmerkung: Die eigentlich
offene Frage betrifft sehr Verschiedenes (>FB02-F20).
Im Kern wird nur erfasst, ob es Anmerkungen gibt (1) oder nicht (0).
Suchen in der IP-GIPT,
z.B. mit Hilfe von "google": <suchbegriff>
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z.B. Inhaltsverzeichnis site:www.sgipt.org. |
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korrigiert: 29.07.2023 irs neue Teile: Rechtschreibprüfung und gelesen / 20.07.2023 irs Rechtschreibprüfung über alles und neue Teile gelesen / irs 30.06.2023 Rechtschreibprüfung und gelesen