SPSS-FORUM.DE

[Mynona]

Hallo zusammen,

im Rahmen meines Studiums haben wir ein Experiment durchgefuehrt, welches es jetzt statistisch auszuwerten gilt.
Ich habe
18 Variablen/Items; ordinalskaliert (Likert-Skala)
6 Bedingungen d.h. 3 Items pro Bedingung
2x3 between subject Design
UV sind Faktor Z (zweistufig) u. Faktor C (dreistufig)
AV ist die Antwort auf die Items

Ich moechte nun den jeweiligen Einfluss meiner Faktoren Z u. C auf die Beantwortung der Items herausfinden.
Dazu habe ich zunaechst fuer jede Bedingung die Mittelwerte der 3 Items als neue Variable berechnet
und dann versucht die Faktoren zu trennen in dem ich den Mittelwert der Bedingungen Faktor Z1 und Faktor Z2 u. den Mittelwert der Bedingungen Faktor C1, C2 und C3 gebildet habe (als neue Variable)
Ich hoffe das macht soweit Sinn
Nun sind meine neuen Variablen alles Mittelwerte und daher metrisch.
Ich habe versucht eine mehrfaktorielle Varianzanalyse und eine lineare Regression zu berechnen, aber SPSS gibt mir die Fehlermeldung, dass es keine gueltigen Faelle gibt.
Ich bin auch gar nicht sicher, was ich als abhaengige Variable bei der Berechnung angeben soll, da ja die Antwort auf die jeweiligen Items meine AV ist. Nehme ich also den Mittelwert ueber alle 6 Bedingungen hinweg als AV?
Ich bin mir sicher ich begehe hier zu Beginn schon einen Denkfehler, aber trotz stundenlanger Recherche in Buechern, Kursmaterial und youtube komme ich nicht weiter.
Kann mich hier vielleicht jemand auf den richtigen Weg bringen?

[ponderstibbons]

18 Variablen/Items; ordinalskaliert (Likert-Skala)

Nur nebenbei, Du beschreibst 18 Items vom Likert-Typ, mit Likert-Antwortformat,
nicht Likert-Skala (ein Messinstrument, das aus mehreren Items vom Likert-Typ
besteht, deren Scores addiert werden).

6 Bedingungen d.h. 3 Items pro Bedingung
2x3 between subject Design
UV sind Faktor Z (zweistufig) u. Faktor C (dreistufig)
AV ist die Antwort auf die Items

Ich verstehe leider so gut wie gar nichts. Vielleicht beschreibst Du es einmal konkret und nachvollziehbar.
Wie lautet das Thema der Studie, wie lauten die konkreten Forschungsfragen, wie war das Erhebungsdesign,
wie groß ist die Studienstichprobe, was wurde durch die Instrumente konkret gemessen/was beinhalten
die Items?

und dann versucht die Faktoren zu trennen in dem ich den Mittelwert der Bedingungen Faktor Z1 und Faktor Z2 u. den Mittelwert der Bedingungen Faktor C1, C2 und C3 gebildet habe (als neue Variable)
Ich hoffe das macht soweit Sinn

Das ist nicht zu beurteilen, zumindest für mich, weil ich den Sachverhalt und das
Vorgehen wie gesagt nicht verstehe.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mynona]

Vielen Dank fuer die Antwort PonderStibbons.

Ich weiss nicht wie sehr ich ins Detail gehen kann, da die Studie noch laeuft, aber ich werde versuchen es etwas verstaendlicher darzustellen.

Es gibt 3 kurze Szenarien, welche von den Versuchspersonen inhaltlich bewertet werden sollen.
Die Annahme ist, dass die Bewertung von zwei Faktoren abhaengt. Faktor Z, eine Zeitangabe in der Geschichte und Faktor C, dem Hauptcharakter.
Faktor Z ist zweistufig, Faktor C dreistufig. Daraus resultieren 18 Geschichten/Items (3 Szenarien x 2 Zeitangaben x 3 Charaktervariationen = 18 Items, aber 6 Bedingungen, da jede Bedingung jeweils alle 3 Szenarien enthaelt).
Das interessierende Merkmal, meine abhaengige Variable, ist die Bewertung der Geschichte (gemessen mithilfe des Likert-Antwortformat).
Jede Versuchsperson bekommt die 3 Szenarien in einer der 6 Variationen (2 Zeitangabenvariationen x 3 Charaktervariationen = 6 Bedingungen) zur Bewertung.
Mein Datensatz besteht also aus 18 Items, wobei je 3 zu einer Bedingung gehoeren, weshalb ich den Mittelwert dieser zunaechst zu einer neuen Variable zusammengefasst habe.
Dadurch habe ich dann 6 metrische Variablen (Mittelwerte).
Ich moechte nun den Einfluss der beiden Faktoren Z und C separieren.
Etwas verstaendlicher? Oder hat es das eher verkompliziert?

[ponderstibbons]

Jede Versuchsperson bekommt die 3 Szenarien in einer der 6 Variationen (2 Zeitangabenvariationen x 3 Charaktervariationen = 6 Bedingungen) zur Bewertung.
Mein Datensatz besteht also aus 18 Items, wobei je 3 zu einer Bedingung gehoeren, weshalb ich den Mittelwert dieser zunaechst zu einer neuen Variable zusammengefasst habe.
Dadurch habe ich dann 6 metrische Variablen (Mittelwerte).

Wenn ich es richtig verstanden habe, dann wäre die passende Anordnung:

Variable (Spalte) 1: Art der Zeitangabe (2 Ausprägungen)
Variable (Spalte) 2: Art des Charakters (3 Ausprägungen)
Variablen (Spalten) 3, 4 und 5: Bewertung des 1./2./3. Szenarios durch den Probanden.

Denkbar wäre eine Auswertung durch "Allgemeines Lineares Modell => Messwiederholung".
3stufiger Messwiederholungsfaktor wäre "Szenario" mit 3 Ausprägungen,
die Innersubjektvariablen dieses Faktors sind die 3 Bewertungen.
Zwischensubjektfaktoren: Zeit und Charakter.

Das massive Problem dabei ist, dass Deine abhängige Variable anscheinend ordinalskaliert ist.
Varianzanalysen (und lineare Regressionen) erfordern intervallskalierte abhängige Variablen.
Wieviele Abstufungen hat das Likert-Item?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Mynona]

Das Likert-Item hat 9 Abstufungen.
Ich verstehe nicht wieso ich eine Auswertung mit Messwiederholung vornehmen sollte.
Waere es nicht sinnvoller die Mittelwerte oder Summenscores der 3 Szenarien zu einer neuen Variable zu berechnen?
Die Szenarien sollten bei den VPN keine unterschiedlichen Antworttendenzen hervorrufen bzw Unterschiede interessieren mich per se fuer meine Hypothese nicht.
Das groesste Verstaendnisproblem mit meinem Datensatz ist die Tatsache, dass die Faktoren Zeitangabe und Charakter keine eigenen Variablen sind.
Ich habe als Variablen im Datensatz letztlich nur die Bewertung durch die Probanden.

[ponderstibbons]

Waere es nicht sinnvoller die Mittelwerte oder Summenscores der 3 Szenarien zu einer neuen Variable zu berechnen?

Wenn Dir das leichter fällt, dann schon.

Das groesste Verstaendnisproblem mit meinem Datensatz ist die Tatsache, dass die Faktoren Zeitangabe und Charakter keine eigenen Variablen sind.

Dann musst Du womöglich noch weitere Arbeit investieren.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons