ich habe folgendes experimentelle Design für meine Masterarbeit, die ich sehr bald abgeben muss:
2 (Fit vs. Non-Fit) x 2 (rationale vs. emotionale Argumentationsweise)
Die Probanden wurden dementsprechend randomisiert zu einem der 4 Pressetexte zugeordnet.
In Spss habe ich jetzt die Gruppen gebildet, und zwar auf der Grundlage, welchen Pressetext sie gelesen haben: Fit_NonFit mit 1 = Fit, und 2 = Non-Fit, und Emotional_Rational mit 1= Emotional und 2=Rational.
Jetzt kommt die eigentliche Frage: Sollte ich besser die Gruppen auf Grundlage der Angaben der Probanden, also der metrischen Werte auf der Skala "Fit" und "Emotionalität" berechnen, durch einen Mean-Split?
Bspw. habe ich bei der ersten Methode für Fit N= 112 und Non-Fit =145 , aber durch den Mean-Split Fit N= 119 und Non-Fit =138.
Bei dem Faktor "Argumentationsweise", der als Moderator fungieren soll, ist das noch ein wenig entscheidender. Bei 1: Emotional N= 56 und Rational N=61, Bei 2 genau andersherum.
Dann nächste Frage bzgl. der Moderation:
1. Macht es einen Unterschied mit dem Makro Process in SPSS zu arbeiten oder den Interaktionsterm selbst zu bilden und in einer ANOVA zu rechnen?
2. Falls mit Process, füge ich da die metrische Variable Emotionalität ein, oder mache ich vorher einen Mean Split und füge eine kategoriale Variable ein (oder nehme ich einfach die Experimentalgruppen wie oben in der ersten Methode?
Hoffe auf eine erleuchtende Antwort
und riesen Dank für eure Hilfe