SPSS-FORUM.DE

[asil1]

Ich habe ein Experiment mit 4 Gruppen durchgeführt:

Gruppe 1: Expetise hoch, vertraunswürdigkeit niedrig
Gruppe2:Expetise hoch, vertraunswürdigkeit hoch
Gruppe 3:Expetise niedrig, vertraunswürdigkeit hoch
Gruppe 4:Expetise niedrig, vertraunswürdigkeit niedrig

In jeder Gruppe habe ich die Passung des Influencers und der Marke abgefragt, da ich davon ausgehe, dass Passung zu Expertise führt. Deshalb wurde einmal ein Experte gezeigt und einmal kein Experte gezeigt und die Passung abgefragt.

Die Passung aus Gruppe 1 und 2 ergab die Variable Expertise_hoch und die Gruppe 3 und 4 die Variable Expertise_niedrig.

Nun würde ich gerne mit beiden Variablen einen t-Test für unabhängige Stichproben rechnen, jedoch verstehe ich nicht ganz, was ich als Gruppoerungsvariable angeben soll. Bzw. was könnte miene Gruppevariablen sein?

In den Tutorials im Internet ist meistens das Geschlecht die Gruppierungsvariable, aber das wär in meinem Fall nicht relevant.

[ponderstibbons]

Anscheinend musst Du erst noch 2 neue Variablen erstellen?
Eine neue Gruppierungsvariable könnte "Expertise" mit 2 Ausprägungen
sein (unter Zusammenfassung von Gruppe 1&2 bzw. 3&4). Und/oder es
könnte Vertrauenswürdigkeit sein (Gruppen 1&3 zusammengefasst versus
Gruppen 2&4).
Aber vielleicht verstehe ich Dein Anliegen falsch.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[asil1]

Erstmal danke für deine Antwort.

Ich habe bereits aus der Gruppe 1&2 eine Variable Expertise_hoch aus der Gruppe 3&4 Expertise niedrige eine Variable gebildet. Also habe ich nun zwei Ausprägungen der Expertise. Diese würde ich gerne durch einen t-Test vergleichen, ob hier ein signifikanter Mittelwertsunterschied vorliegt.

Ich ging davon aus, dass Expertise_hoch und Expertise_niedrig jeweils Testvariablen sind. Nun meintest du, das sind meine Gruppierungsvariablen, richtig?
Was wäre deiner Meinung nach die Testvariable?

Oder meintest du die Gruppierungsvariable ist "Expertise" (unter Zusammenfassung aller Auspräungen). Jedoch hätte diese Variable nicht nur zwei Ausprägungen

[ponderstibbons]

Du müsstest eine Variable Expertise mit 2 Ausprägungen haben.
Die ist im t-Test Deine Gruppierungsvariable. Die so genannte Testvariable
im t-Test ist die abhängige Variable, die zwischen den Gruppen
Expertise: hoch und Expertise: niedrig verglichen wird.

Oder meintest du die Gruppierungsvariable ist "Expertise" (unter Zusammenfassung aller Auspräungen). Jedoch hätte diese Variable nicht nur zwei Ausprägungen

Das kann ich leider nichht verstehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[asil1]

Du müsstest eine Variable Expertise mit 2 Ausprägungen haben.
Die ist im t-Test Deine Gruppierungsvariable.

Also derzeit kann meine Expertise (die Gruppe hohe und niedrige Expertise zusammengefasst) die Werte von 1-7 annehmen, da ich mit einer 7-stufigen Likert-Skala gemessen habe. Du meinst sie sollte nur zwei Ausprägungen haben. Ich könnte alle Zahlen zwischen 1-3 als 0 codieren -> niedrige Ausprägung und alle Zahlen zwischen 5-7 als 1 codieren -> hohe Ausprägung. Wäre das sinnvoll für die Gruppierungsvariable? Und wüsstest du zufällig wie der Befhel dazu heißt, bei Word wäre es ja der Befehl "Suchen-und-ersetzen" gibt es so etwa bei Spss?

Die so genannte Testvariable im t-Test ist die abhängige Variable, die zwischen den Gruppen
Expertise: hoch und Expertise: niedrig verglichen wird.

Eigentlich möchte ich nur die zwei Gruppen Expertise_hoch und Expertise_niedrig vergleich. Heißt das dann, dass das meine Testvariablen sind?

[ponderstibbons]

Also derzeit kann meine Expertise (die Gruppe hohe und niedrige Expertise zusammengefasst) die Werte von 1-7 annehmen, da ich mit einer 7-stufigen Likert-Skala gemessen habe.

Das ist ein Likert-Item, keine Likert-Skala (die besteht aus mehreren Likert-Items, die zusammen ein Konstrukt messen).

Du meinst sie sollte nur zwei Ausprägungen haben.

Du hattest nicht mitgeteilt, dass Du eine 7stufige Messung hast und nicht Gruppen.

Ich könnte alle Zahlen zwischen 1-3 als 0 codieren -> niedrige Ausprägung und alle Zahlen zwischen 5-7 als 1 codieren -> hohe Ausprägung.

Wozu der Aufwand? Du kannst eine Spearman-Rangkorrelation zwischen
Expertise und der anderen Variable berechnen, sofern die andere Variable
mindestens ordinales Skalenniveau hat. Eine höherstufige Variable in
2 Kategorien aufzuteilen, vernichtet statistische Informationen und
kann zu irreführenden Resultaten führen. Du könntest zusätzlich
ein X-Y-Streudiagramm mit den beiden Variablen erzeugen, um weiteren
Überblick zu erhalten.

Wäre das sinnvoll für die Gruppierungsvariable? Und wüsstest du zufällig wie der Befhel dazu heißt, bei Word wäre es ja der Befehl "Suchen-und-ersetzen" gibt es so etwa bei Spss?

Falls Du noch weiter mit dem Statistikprogramm SPSS vorhast zu arbeiten, solltest
Du Dir die basalen Funktionen aneignen, wie zum Beispiel wie man eine neue
Variable berechnet oder wie man eine vorhandene Variable umcodiert.

Eigentlich möchte ich nur die zwei Gruppen Expertise_hoch und Expertise_niedrig vergleich. Heißt das dann, dass das meine Testvariablen sind?

Hinsichtlich wessen vergleichen? Bis hierher dachte ich, Du willst 2 Gruppen
(Expertise hoch/niedrig) hinsichtlich eines weiteren Merkmals vergleichen.
Mittlerweile kann ich allerdings das Design der Studie nicht mehr nachvollziehen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[asil1]

Ich glaube es hat funktioniert. Ich zeige dir kurz ws ich gemacht habe.

In Spss habe ich folgendes eingeben (wenn du auf den Link klickst siehst du meinen Screenshot):

Testvariable: Ich habe nicht zwei Variablen hoch und niedrige Expertise gewählt, sondern nur die Variable Expertise üer alle Gruppen hinweg
https://s12.directupload.net/images/201102/miewljfp.png

Gruppierungsvariable: Hier für habe ich eine neue Variable erstellt. Immer wenn ein Proband das Bild des Experten gesehen hat wurde hier der fall mit 1 kodiert und wenn er keinen Experten gesehen hat mit 0.

Das führt zu folgendem Ergebnis:
https://s12.directupload.net/images/201102/w5ukumcl.png

-> Problem keine Varianzhomogenität, aber hier ist der t-test ja eigentlich robust.

Sieht das für dich nach dem richige Vorgehen aus?

[asil1]

Ich habe gesehen du hast zwischen zeitlich geantwortet

Hinsichtlich wessen vergleichen? Bis hierher dachte ich, Du willst 2 Gruppen
(Expertise hoch/niedrig) hinsichtlich eines weiteren Merkmals vergleichen.
Mittlerweile kann ich allerdings das Design der Studie nicht mehr nachvollziehen.

Ja, ich glaube wir habe uns etwas falsch verstanden. Ich möchte nur sehen, dass sich Gruppe niedrige Expertise und Gruppe hohe Expertise unterschiedet -> deshalb Mittelwertvergleich mittels T-Test für unabhänige Stichproben. Das habe ich als Vorstudie gemacht um zu sehen ob ein Stimuli tätsächlich zu einer höheren Wahrnehmung der Expertise führt.

Das ist ein Likert-Item, keine Likert-Skala (die besteht aus mehreren Likert-Items, die zusammen ein Konstrukt messen).

Ich meinte damit, habe das Konstrukt Expertise mit mehreren items auf einer Likert-Skala gemessen und die items zur Variable Expertise zusammengefasst. Konzequenz hieraus ist, dass ich nicht nur zwei Ausprägungen habe.

Wozu der Aufwand? Du kannst eine Spearman-Rangkorrelation zwischen
Expertise und der anderen Variable berechnen, sofern die andere Variable
mindestens ordinales Skalenniveau hat. Eine höherstufige Variable in
2 Kategorien aufzuteilen, vernichtet statistische Informationen und
kann zu irreführenden Resultaten führen. Du könntest zusätzlich
ein X-Y-Streudiagramm mit den beiden Variablen erzeugen, um weiteren
Überblick zu erhalten.

Es gibt keine andere Variable. Ich habe lediglich eine Vorstudie gemacht um zusehen, welcher Stimuli zu mehr Expertise führt. Dementsprechend möchte ich niedrige Expertise und hohe expertise vergleiche mittels t-test. Ist das nachvollziehbar?

Falls Du noch weiter mit dem Statistikprogramm SPSS vorhast zu arbeiten, solltest
Du Dir die basalen Funktionen aneignen, wie zum Beispiel wie man eine neue
Variable berechnet oder wie man eine vorhandene Variable umcodiert.

Habe beides bereits gemacht.

[ponderstibbons]

Wenn Du ein 7stufiges Likert-Item analysierst, dann ist das
genaugenommen eine ordinalskalierte Variable und der
U-Test wäre angebracht. Aber erfahrungsgemäß wird ein
t-Test meist durchgewunken. Was die Varianzhomogenität
angeht, die ist eigentlich nur wichtig bei deutlich ungleich
großen Gruppen. Und in dem Fall ist der t-Test gegen
ungleiche Varianzen alles andere als robust. Man sollte sich
aber ohnehin zur Gewohnheit machen, stets den Welch-
korrigierten t-Test heranzuziehen (das ist in SPSS der in der
Zeile "bei ungleichen Varianzen").

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[ponderstibbons]

Es gibt keine andere Variable. Ich habe lediglich eine Vorstudie gemacht um zusehen, welcher Stimuli zu mehr Expertise führt. Dementsprechend möchte ich niedrige Expertise und hohe expertise vergleiche mittels t-test. Ist das nachvollziehbar?

Wenn es darum geht zu überprüfen, ob die experimentelle Manipulation
zum gewünschten Ergebnis führt (es wäre das alles einfacher zu verstehen
gewesen, wenn das von Anfang an klar formuliert worden wäre), dann ist
doch in erster Linie die Deskriptivstatistik von Interesse, also wie stark sich
die beiden Gruppen überscheniden. Nicht so sehr die Frage, ob der
Mittelwertunterschied zwischen den beiden Gruppen in der Grundgesamtheit
wohl von 0,00000 abweicht.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons