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in FAQs by s280816 (135 points)

Guten Tag,

ich habe meine Daten schon erhoben. Darunter habe ich folgenden Fragebogen mit den drei Traitfaktoren Einsamkeit und soziale Isolation (Faktor 1), Geselligkeit und Zugehörigkeitsgefühl (Faktor 2) und soziale Nähe und Unterstützung (Faktor 3) erhoben. Diese drei würde ich gerne zu einem Wert "Sozialverhalten" nachträglich verrechnen in R. Also quasi über alle Items hinweg einen Wert ermitteln.

Der erste Faktor Einsamkeit und soziale Isolation zeigt ja aber in eine andere Richtung und müsste invertiert werden. Wie gehe ich da nachträglich in R vor?

Herzliche Dank für Ihre Unterstützung!

by s109993 (12.0k points)
Arbeiten Sie mit Base R oder tidyverse? Falls Sie mit Base R arbeiten, sollten sie schnellsten zu tidyverse wechseln ;) Hier ist eine Anleitung zur Rekodierung von Variablen mit tidyverse
https://dplyr.tidyverse.org/reference/recode.html

Das hier ist ein Blogeintrag der unter anderem auch Recodes mit Base R anspricht:
https://www.anyamemensah.com/blog/recoding
by s280816 (135 points)
Vielen Dank für Ihr Kommentar.. Leider hat mir der Link nicht so sehr geholfen.

Jedoch habe ich jetzt folgende Website gefunden und es nach seiner Anleitung vorgenommen:
https://bjoernwalther.com/items-aus-skalen-in-r-rekodieren/

Ist das so richtig?
by s109993 (12.0k points)
Es sieht gut aus- allerdings müssten Sie das eigentlich besser beurteilen können. Schauen Sie sich die Value VErteilung der Variable an. Recoden Sie die Variable und schauen SIe sich dann die Werte wieder an. DIe Verteilung müsste dann ja quasi einfach umgedreht sein. Es hilft auch sich einzelne Fälle an zu schauen und deren Verhalten zu beobachten, wenn Sie Recode anwenden.
by s280816 (135 points)
Super vielen Dank. Ja die Werte sind bei den einzelnen von mir betrachteten Fällen im vorher-nachher-Vergleich umgedreht.

1 Answer

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by SoSci Survey (327k points)

Das nachträgliche invertieren von Items ist in SoSci Survey nicht vorgesehen, diese Einstellung muss ggf. vor der Erhebung vorgenommen werden.

Danke für den Kommentar unter der Frage, welcher effiziente Lösungen in der Datenauswertung mit R beschreibt.

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