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[lotticom5]

Hallo zusammen,
ich habe im Rahmen meiner Masterarbeit eine Umfrage durchgeführt.
Grob geht es darum, dass ich allen Probenden den gleichen Fragebogen geschickt habe, in dem ein fiktiver Skandal eines Ladens beschrieben wurde und daraufhin das Markenvertrauen (1) der Kunden in den Laden gemessen wurde.
Daraufhin wurden Maßnahmen eingeleitet - 50% der Probenden erhielt Maßnahme 1 und 50% Maßnahme 2. Meine Forschungsfrage ist, den Einfluss von Maßnahme 1 auf das Vertrauen zu erforschen. Ich habe dann also MV 2 und MV 3 als abhängige Variablen.
Die Stichprobe beträgt etwa 200 - also 100 Leute mit Maßnahme 1 und 100 mit Maßnahme 2. Die Skalen für das Messen des Markenvertrauens gehen von 1 - 7

Ich würde einen t test für unabhängige Stichproben durchführen, um den Mittelwert beider Gruppen zu vergleichen.
Ich hänge etwas an der Gruppierung. Also ich habe jetzt drei Variablen (MV1,2 und 3).
Leider kann ich die Gruppierung nicht so durchführen wie bsp bei männlich/ weiblich, da MV 1 eben zur Hälfte aus fehlenden Werten besteht, da aj nicht alle diesen Teil des Fragebogens ausfüllen mussten.
Soll ich es als "DUmmy" Variable kodieren also erstmal MV 2 - 1 (wert), 2 (kein wert) und dann ezusammenfassen ?

Ich habe auch noch Sachen abgefragt wie Alter, allg. Markenaffninität, usw., die zwar nichts zur Forschungsfrage beitragen, aber meiner Meinung Kontrollvariablen sein müssten. Diese würde ich dann im nachhinein mit einem t test für verbunden Stichproben überprüfen und dann eben nur die Leute nehmen, die Maßnahme 1 bekommen haben.

Danke schonmal !

[ponderstibbons]

Ich habe dann also MV 2 und MV 3 als abhängige Variablen.

Hast du die unterschiedlich gemessen? Wenn nicht, dann ist das eine Variable, nur bei unterschiedlichen Gruppen gemessen.

Du hast 3 Spalten, in der ersten 200 Einträge für die Gruppenzugehörigkeit, in der zweiten 200 Einträge für die Vorher-Messung,
in der dritten 200 Einträge für die Nachher-Messung.

Auswerten kann man das auf verschiedene Art, z.B. Varianzanalyse für Messwiederholung (Innersubjektfaktor "Messzeitpunkt"
mit den beiden Spalten vorher- und nachher-Messung) mit zusätzlich "Gruppe" als Zwischensubjektfaktor. Die Wechselwirkung
Gruppe*Messzeitpunkt zeigt, ob die Veränderung von t1 zu t2 in den beiden Gruppen unetrschiedlich war.

Ich habe auch noch Sachen abgefragt wie Alter, allg. Markenaffninität, usw., die zwar nichts zur Forschungsfrage beitragen, aber meiner Meinung Kontrollvariablen sein müssten.

Die kannst Du in der Prozedur als zusätzliche "Kovariaten" bzw. Ko-Faktoren mit aufnehmen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

- wieviele und welche AV-Skalen hast du?

Gruß
S.

[lotticom5]

Hast du die unterschiedlich gemessen? Wenn nicht, dann ist das eine Variable, nur bei unterschiedlichen Gruppen gemessen.

Die Variablen wurden genau gleich gemessen, nur dass eben beide Gruppen eine andere Maßnahme vorgesetzt bekommen haben.

Du hast 3 Spalten, in der ersten 200 Einträge für die Gruppenzugehörigkeit, in der zweiten 200 Einträge für die Vorher-Messung,
in der dritten 200 Einträge für die Nachher-Messung.

Genau, nur dass es keine Gruppenzugehörigkeit gibt, sondern dann jeweils bei den Probanden, die eine andere Maßnahme hatten, ein fehlender Wert eingetragen ist.

Auswerten kann man das auf verschiedene Art, z.B. Varianzanalyse für Messwiederholung (Innersubjektfaktor "Messzeitpunkt"
mit den beiden Spalten vorher- und nachher-Messung) mit zusätzlich "Gruppe" als Zwischensubjektfaktor. Die Wechselwirkung
Gruppe*Messzeitpunkt zeigt, ob die Veränderung von t1 zu t2 in den beiden Gruppen unetrschiedlich war.

Bei mir wäre es nur eine Messwiederholung, wenn ich die Auswirkung von einer bestimmten Maßnahme testen will. Jetzt würde ich aber die Mittelwerte beider Maßnahmen vergleichen wollen und weiß nicht, wie ich dann bei SPSS die Gruppierungsvariable kodiere/ eintrage.

Die kannst Du in der Prozedur als zusätzliche "Kovariaten" bzw. Ko-Faktoren mit aufnehmen.

Okay, also dann als ganzes Konstrukt? Ich hätte jetzt die Variablen einzeln berechnet.

Viele Grüße

[lotticom5]

Hi,

- wieviele und welche AV-Skalen hast du?

Meine Skalen sind alle von 1-7 (stimme überhaupt nicht zu ... stimme voll und ganz zu)

Liebe Grüße

[ponderstibbons]

Wenn Du einmal bei Baseline misst und nach experimenteller Manipulation dann nochmal, bei denselben Leuten,
dann ist das eine Messwiederholung, aber Du kannst es auch einfach abhängige Messungen nennen. Deswegen sollten
alle Messungen (Baseline Wert, Gruppenzugehörigkeit, zweite Messung) eines Probanden in einer Zeile stehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lotticom5]

Wenn Du einmal bei Baseline misst und nach experimenteller Manipulation dann nochmal, bei denselben Leuten,
dann ist das eine Messwiederholung, aber Du kannst es auch einfach abhängige Messungen nennen. Deswegen sollten
alle Messungen (Baseline Wert, Gruppenzugehörigkeit, zweite Messung) eines Probanden in einer Zeile stehen.

Ich verstehe, was du meinst. Wenn meine Frage lautet: Welchen Einfluss hat Maßnahme 1 auf die variable? Wäre es eine Messwiederholung.

Wenn meine Frage aber lautet: "Wie reagieren die Personen auf die unterschiedlichen Maßnahmen? bzw. Welche Maßnahme beeinflusst die UV mehr? " ist es dann nicht ein Vergleich der Mittelwerte von zwei unabhängigen Stichproben?

Mein Datensatz sieht aktuell so aus wie auf dem angehängten Screenshot mit einem Auszug, wobei v_XX jeweils die einzelnen Fragen für Maßnahme 1 sind.

[ponderstibbons]

Wenn man einen t-test für unabhängige Stichproben rechnen möchte, dann stehen in 1 Spalte die Gruppenzugehörigkeiten der Probanden,
in einer weiteren Spalte die Messwerte für die abhängige Variable.

Mein weiterführender Vorschlag war, nicht einfach nur einen t-Test mit den Nachher-Werten zwischen den beiden Gruppen zu rechnen,
sondern eine Varianzanallyse für Messwiederholungen. Das würde a) die Baseline-Informationen einbeziehen, was die statistische Aussagekraft
immens stärkt, und b) würde es erlauben, weitere Variablen einzubeziehen, wenn man das möchte.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[lotticom5]

Mein weiterführender Vorschlag war, nicht einfach nur einen t-Test mit den Nachher-Werten zwischen den beiden Gruppen zu rechnen,
sondern eine Varianzanallyse für Messwiederholungen. Das würde a) die Baseline-Informationen einbeziehen, was die statistische Aussagekraft
immens stärkt, und b) würde es erlauben, weitere Variablen einzubeziehen, wenn man das möchte.

Danke erstmal für die schnelle Reaktion.

Wenn ich eine Varianzanalyse für Messwiederholungen rechne, bräuchte ich dann nicht >2 Gruppen?
Dass man dort weitere Variablen einbeziehen kann klingt gut.

Okay und ich würde dann zusätzlich noch einen t test für den Mittelwertsvergleich der Gruppen durchführen, oder?

[strukturmarionette]

Hi,

- Antwort ist: 2mal Nein.

Gruß
S.