Invertierte Items in R beim Likert package

Question

Liebes Sosci-Team,
meine Daten bestehen aus Likert-Skalen und jeweils ca. fünf Items.
Ich habe in RStudio Plots mit dem Likert package erstellt, aber die invertierten Items kommen mir falsch vor, das heißt, dass die invertierten Items im kompletten Gegensatz zu den anderen Items stehen.
Muss ich die Level (also "Strongly Agree" usw.) in diesem Fall manuell in R anpassen, sodass 5=Strongly Disagree ist und 1=Strongly Agree.

Vielen Dank im Voraus!

EDIT:
Es geht um das letzte Item, was in SoSci invertiert wurde. Vergleicht man das mit den anderen Items ist es ziemlich unlogisch, dass alle Personen aufhören wollen, Arabisch zu lernen, obwohl sie gerne Arabisch lernen.

Comments

Was sagt denn die "Variablen-Übersicht" in SoSci Survey zu den Variablen der Skalen-Frage?

Es ist nicht ungewöhnlich, dass invertierte Items schlecht mit der Gesamtskala korrelieren. Das liegt zum Teil an der Aquieszenz-Neigung der Teilnehmer (deshalb verwendet man ja invertierte Items), zum Teil daran, dass ein "nicht" oder "kein" schnell mal überlesen wird, wenn die invertierten Items ungünstig formuliert wurde. Und dann gibt es natürlich noch die Leute, die Skalen einfach blind durchkreuzen.

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Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Hinter den invertierten Items steht (reversed) und am Ende steht
1 = Strongly Agree
2 = Agree
3 = Neither Agree nor Disagree
4 = Disagree
5 = Strongly Disagree
-9 = Not answered

Also zum Beispiel:
AttLear_04 [23] When I leave Jordan or the Arabic speaking region, I will give up studying Arabic. (reversed)

Ich habe in meiner Frage Bilder von zwei Plots hinzugefügt, dass es etwas klarer wird, was mich verwundert.

Answer 1

Ich habe in meiner Frage Bilder von zwei Plots hinzugefügt, dass es etwas klarer wird, was mich verwundert.

Danke, das macht es deutlich verständlicher.

Nur zur Sicherheit: Das Häkchen zum Invertieren der Items wurde schon vor Start der Erhebung gesetzt und nicht irgendwann hinterher (was SoSci Survey ohnehin verhindern müsste).

Die invertierte Kodierung findet direkt bei der Erhebung statt. Im ersten Schritt prüfen Sie bitte einmal unter Erhobene Daten -> Daten ansehen, ob dort für das Item tatsächlich so häufig die Codes 4 und 5 notiert sind.

Allerdings sollte das Importscript von SoSci Survey die Skalenwerte ohnehin als numerische Daten einlesen - nicht als factor. Deshalb wäre meine Vermutung, dass bei der anschließenden Umkodierung etwas mit den invertierten Items schief gelaufen ist. Meine Vermutung wäre, dass die 1 pauschal als "Strongly Disagree" kodiert wurde, obwohl sie bei invertieerten Items eigentlich "Strongly Agree" bedeutet.

Comments

Ja, das Häkchen wurde schon vor Start der Erhebung gesetzt.

Ja, für das Item sind ziemlich oft 4 und 5 notiert.

Das glaube ich auch, dass das auf diese Weise kodiert wurde. Dann schaue ich mal nach einem Code in R, der die negativen Items invertiert. Oder haben Sie zufällig einen Code dafür parat?

Vielen Dank für Ihre Hilfe!

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Sie sollten keinesfalls auf Geratewohl die Items invertieren. Prüfen Sie bitte zuerst, was tatsächlich geantwortet wurde - greifen Sie sich dafür unter "Erhobene Daten" einen Fall mit einer 4 ("Disagree") oder 5 ("Strongly Disagree") heraus und prüfen Sie, was in Ihrem R-Datensatz steht. Und zwar einmal nach dem Import - und dann nochmal nach was-auch-immer Sie mit der Variable noch gemacht haben.

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Das habe ich gecheckt. Die Zahlen sind überall gleich, also in "Erhobene Daten" und in R.
Für die Erstellung des Plots mit dem Likert-Package habe ich u.A. folgenden Code verwendet.

i <- 1
while(i<=ncol(Attitudes_Learning_Arabic_OF_V)) {
  Attitudes_Learning_Arabic_OF_V[[i]] = factor(Attitudes_Learning_Arabic_OF_V[[i]],labels = c("Strongly Disagree", "Disagree", "Neither Agree nor Disagree", "Agree", "Strongly Agree"), levels=c(1,2,3,4,5))
  i <- i + 1}

Likert_Attitudes_Learning_Arabic_OA_V = likert(Attitudes_Learning_Arabic_OA_V)

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Nun, Ihr Code für das Plot ist sachlich falsch - wie oben schon geschrieben: Bei den invertierten Items steht die 1 nicht für "Strongly Disagree" (lt. Ihrem Code), sondern für "Strongly Agree".

Meine Empfehlung wäre, dass Sie zwei Plots machen. Eines mit den nicht-invertierten Items und dem o.g. Code. Und eines mit den invertierten Items und entsprechend getauschten Beschriftungen.

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Okay, ja jetzt stimmen die Plots. Dann lag es also nur an der Reihenfolge in diesem Code.
Vielen lieben Dank  :)