SPSS-FORUM.DE

[hihihi]

Liebe SPSS-Profis,

ich sitze gerade an der Auswertung für meine Bachelorarbeit und bin etwas am verzweifeln.

Ich möchte untersuchen, ob die Maßnahmen, die Eltern zur Kontrolle des Smartphone-Konsums ihrer Kinder anwenden (also unabhängige Variable), einen Einfluss auf das tatsächliche Nutzungsverhalten der Kinder (abhängige Variable) haben. Das funktioniert ja eigentlich mit einer Regression.

Die Maßnahmen wurden mit einer endpunktbenannten vierstufigen Likert-Skala abgefragt, können also als metrisch angesehen werden. Der Smartphone-Konsum ist in kategorialen Daten erfasst, deshalb habe ich für die einzelnen Aspekte Dummy-Variablen erstellt.

Das Problem ist nun, dass ja meine abhängige Variable aus den Dummies besteht und ich bei einer Regression bei SPSS nur eine abhängige Variable in das entsprechende Feld eingeben kann. Wie kann ich das lösen? Zusammenfassen kann ich die Dummy-Variablen ja nicht, da geht dann ja die Aussage komplett verloren.
Muss ich dann einzelne Regressionen für jede Dummy Variable berechnen? Oder ist eine Regression hier gar nicht möglich? Und was wäre dann die Alternative? Eine multivariate Regression?!

Ich hoffe so sehr, dass mir jemand helfen kann!!! Tut mir Leid, wenn meine Überlegungen Quatsch sind - was Statistik betrifft bin ich eine Niete
Vielen Dank schon mal

[ponderstibbons]

Die Maßnahmen wurden mit einer endpunktbenannten vierstufigen Likert-Skala abgefragt, können also als metrisch angesehen werden.

Du verwechselt einzelne Likert-skalierte Items mit Likert-Skalen. Likert-Skalen bestehen aus mehreren
Likert-skalierten Items, deren Werte summiert werden. Einzelne Likert-skalierte Items sind ordinal.

Das Problem ist nun, dass ja meine abhängige Variable aus den Dummies besteht

Wieviele sind das denn?

Und wie groß ist die Stichprobe? Und wie viele Maßnahmen waren es, die abgefragt wurden?

und ich bei einer Regression bei SPSS nur eine abhängige Variable in das entsprechende Feld eingeben kann. Wie kann ich das lösen?

Ich nehme mal an, Du meinst binär-logistische Regression. Was willst Du denn konkret vorhersagen,
was würde es lösen, wenn Du mehrere dummies da eintragen könntest?

Zusammenfassen kann ich die Dummy-Variablen ja nicht, da geht dann ja die Aussage komplett verloren.

Wie oben - was ist denn konkret die angestrebte Aussage?

Muss ich dann einzelne Regressionen für jede Dummy Variable berechnen?

Naja, was heißt "müssen" - es ist eine Option, je nach Amalyseziel.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[hihihi]

Vielen Dank für die Antwort!

also ich kann das ja ein bisschen mehr beschreiben:

Die Maßnahmen der Eltern haben ich mit einer Likert-Skala abgefragt (z.B. "Meine Eltern reden mit mir darüber, was ich auf meinem Smartphone machen"; Antwortmöglichkeiten nie - - sehr häufig).
Davon habe ich eine ganze Batterie, die aus 5 Items besteht.

Meine aV ist z.B. das Preisgeben von persönlichen Informationen in sozialen Netzwerken. Ich möchte also schauen, ob die Maßnahmen der Eltern einen Einfluss darauf haben, wie viel Kinder im Internet über sich preisgeben. Dazu hatte ich u.a. die Frage "Welche Einstellungen hast Du bei Deinem Profil gewählt?".
Die Antwortmöglichkeiten waren:
- nur für Freunde sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- für Freunde von Freunden sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- für alle sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- weiß nicht

Insgesamt habe ich ein n=169

Und nun denke ich, dass es nicht viel Sinn macht, die einzelnen Dummies als abhängige Variable zu untersuchen, weil ich ja den Einfluss auf das komplette Konstrukt "Privatsphäre-Einstellungen in sozialen Netzwerken" untersuchen will. Nur leider weiß ich eben auch nicht, wie ich es anders machen kann.

[ponderstibbons]

Die Maßnahmen der Eltern haben ich mit einer Likert-Skala abgefragt (z.B. "Meine Eltern reden mit mir darüber, was ich auf meinem Smartphone machen"; Antwortmöglichkeiten nie - - sehr häufig).
Davon habe ich eine ganze Batterie, die aus 5 Items besteht.

Was ist das denn nun, handelt es sich um eine Likert-Skala (die 5 Items vom Likert-Typ werden summiert),
oder werden die 5 Items vom Likert-Typ als einzelne Prädiktoren verwendet?

Die Antwortmöglichkeiten waren:
- nur für Freunde sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- für Freunde von Freunden sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- für alle sichtbar (Dummy: 1 trifft zu, 0 trifft nicht zu)
- weiß nicht

Das ist eine ordinale Skala (niedrige Offenheit, mittlere Offenheit, hohe Offenheit) plus "keine Angabe".

Mit freundlichen Grüßen

P.

[hihihi]

Was ist das denn nun, handelt es sich um eine Likert-Skala (die 5 Items vom Likert-Typ werden summiert),
oder werden die 5 Items vom Likert-Typ als einzelne Prädiktoren verwendet?

Die Items wurden summiert.

Das ist eine ordinale Skala (niedrige Offenheit, mittlere Offenheit, hohe Offenheit) plus "keine Angabe".

Das weiß ich...nur dachte ich eben, dass ich damit keine Regression durchführen kann, weil man ja dafür metrisches Datenniveau braucht. Und was eine Alternative wäre, weiß ich leider auch nicht

[ponderstibbons]

http://tinyurl.com/zndyhfm

Oder, wenn es pro Analyse nur um jeweils eine Beziehung Likert-Skala/spezielle Verhaltensweise geht, eine Reihe von Spearman-Korrelationen.