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[Millhouse24]

Hallo zusammen,

ich untersuche in meiner Studie den Effekt, den verschieden hohe Gefällt-mir-Angaben und das Hinzufügen eines Quell-Hinweises auf die empfundene Glaubwürdigkeit von Nachrichten in Social Media hat. Dafür habe ich ein 2x2 between subjects design gewählt - also 4 Szenarien, von denen jeder Teilnehmer der Umfrage jeweils nur eins sieht.

Um zu kontrollieren, welcher Teilnehmer die Manipulation (Gefällt mir Angaben hoch vs. niedrig und Quell-Hinweis vorhanden ja/nein) korrekt wahrgenommen hat, habe ich zu jeder Manipulation jeweils ein Item als Manipulationscheck eingebaut. Grundsätzlich möchte ich die Personen, die auf die Fragen des Manipulationschecks falsch geantwortet haben, nicht herausfiltern, sondern auch ihre Antworten mit auswerten.
Um jedoch zu schauen, ob sich die Ergebnisse des Einflusses von Hinweis & Gefällt-mir-Angaben auf die Glaubwürdigkeit verändern, wenn man die Teilnehmer aus dem Sample herausnimmt, die die ManiCheck-Frage falsch beantwortet haben, möchte ich für eine einzelne univariate Varianzanalyse diese Teilnehmer herausfiltern, um im post-hoc Verfahren den Unterschied sichtbar zu machen.

Wie genau ist hier das Vorgehen, ohne dass ich das gesamte Dataset neu aufsetzen muss?

Ich habe jetzt schon eine neue Variable transformiert, in der ich für die 4 Szenrien zugeordnet habe, welche Antwort auf die Manipulationscheck-Frage korrekt und welche falsch ist. Muss ich diese wiederum dichtotom codieren (z.B. 1 = hat ManiCheck korrekt beantwortet, und 0 = hat ManiCheck falsch beantwortet) oder wie genau muss die Variable aussehen, um den Vergleich anzustellen?

Ich glaube ich habe gerade einfach nur ein riesiges Brett vor dem Kopf - bin aber leider gerade sehr verwirrt, wie ich genau für diesen Vergleich auf einem einfachen Weg die Teilnehmer herauslassen kann.

Bin ich auf dem richtigen Weg oder nicht?

vielen Dank im Voraus und mit freundlichen Grüßen
M.

[Millhouse24]

Kurze Ergänzung meinerseits:

Ich habe es ohne das Codieren einer neuen Variable probiert, indem ich über Daten --> Fälle auswählen --> Falls Bedingung zutrifft - die Teilnehmer ausgewählt habe, die ich für die Analyse behalten möchte und somit die anderen temporär ausblenden kann, ohne einen neuen Datensatz zu erstellen.

Ich habe nun die ANOVA mit den ausgeblendeten Teilnehmern durchgeführt und denke, dass ich so die Ergebnisse mit der ANOVA vergleichen kann, in der ich alle Teilnehmer inkludiert habe. Korrekt?

Jedoch frage ich mich, ob eine Post Hoc Analyse in diesem Fall überhaupt möglich ist (mein Studien-Betreuer sagte, ich soll diese Analyse per Post hoc Verfahren durchführen). Denn meine AV Glaubwürdigkeit ist durch die Zahlen 1-7 codiert (1= sehr unglaubwürdig, 7=sehr glaubwürdig), jedoch sind meine beiden UVs (Interaktionszahlen und Quell-Hinweis) nur dichotom mit 0 und 1 codiert (Ausprägung hoch/niedrig, vorhanden/ nicht vorhanden), sodass mir SPSS eine Fehlermeldung ausspuckt was den Post Hoc Test betrifft, da weniger als drei Gruppen vorhanden sind. Oder gibt es einen anderen Weg, in dieser Analyse einen Post Hoc Test durchzuführen? Andernfalls scheint dieses Anraten meines Betreuers wohl nicht in die STudie zu passen.

Vielen Dank und mit freundlichen Grüßen
M.

[strukturmarionette]

Hi,

- N?
- varianzanalytische Verfahren kannst du wegen der kategorialen Kriteriumsvariablen nicht anwenden

Gruß
S.

[Millhouse24]

Hallo S.,

danke für die Schnelle Rückmeldung.

N = 460 insgesamt, pro Gruppe/Szenario ca. N=110

Warum keine varianzanalytischen Verfahren? Mein Betreuer sagte mir, dass die univariate Varianzanalyse das Mittel der Wahl für mich sein sollte.

mit freundlichen Grüßen
M.

[strukturmarionette]

Hi,

- dann werte dein 2*2 Design mit jeweils zwei dichotomen Prädiktoren aus
- Post Hoc ist bei nur zwei Stufen natürlich Quatsch

Gruß
S.