STATISTIK-FORUM.de

[Melanie_1990]

Hallo liebes Statistik Forum,

ich wende mich an dieser Stelle hoffnungsvoll an alle Mitglieder und hoffe auf Euren Rat.

Leider komme ich nicht weiter und so sehr ich mich auch versuche einzulesen, finde ich keinen Zugang. Ich würde Euch gerne um paar Tipps bzgl. meiner Problematik bitten.

Im Rahmen meiner Thesis habe ich den Einfluss von electronic Word of Mouth in Form von Produktbewertungen in Social Network Sites auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhe untersucht.
Hierbei habe ich drei uV - die Qualität, die Quantität der Produktbewertung und die Expertise des Senders.
Ferner habe ich eine moderierende Variable - das Produktinvolvement- und letztendlich die aV - die Kaufentscheidung.

Um den Einfluss zu untersuchen habe ich ein Experiment mit einer anschließenden Befragung generiert, welche aus zwei Gruppen (EG und KG) bestand.
Beiden Gruppen habe ich eine Produktbewertung vorgelegt, der KG eine salopp geschrieben "normale" und der EG eine mit den manipulierten Variablen (hohe Qualität,Quantität und Expertise). Der Befragung lag durchweg eine 7-stufige Likert Skala mit “1 - lehne Voll und Ganz ab“ und “7 - Stimme Voll und Ganz zu" zu Grunde . Es wurde dieses Design gewählt, da man ansonsten ein aufwendigeres Forschungsdesign mit mehreren Gruppen generieren müsste und somit den Rahmen der Bachelorarbeit sprengen wurde. Ferner ist dieses Design adäquat für die beantworten der Hypothesen, die gleich folgen.

Es sollten folgende Hypothesen überprüft werde:

H1 Die Qualität der eWOM-Botschaft in Social Network Communities hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H2 Die Quantität der eWOM-Botschaft in Social Network Communities hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H3 Das Fachwissen des Senders der eWOM-Botschaft in Social Network Communi-ties hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.

Darüber hinaus sollten die Wirkung der moderierenden Variable auf die Wirkung der uV auf die aV überprüft werden.
H4a Je höher das Produktinvolvement ist, desto größer ist der Einfluss der eWOM Qualität auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H4b Je höher das Produktinvolvement ist, desto größer ist der Einfluss der eWOM Quantität auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H4c Je höher das Produktinvolvement ist, desto größer ist der Einfluss der Expertise des Senders auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.


So fern die Beschreibung.
Ich habe mich ausgiebig mit verschiedenen Studien auseinandergesetzt und meinen Dozenten um Hilfe gebeten, leider ohne erfolg.

Jetzt bin ich mir nicht sicher welches Verfahren ich anwenden soll. Regressionsanalyse? Mittelwertvergleich oder ANOVA?

Ich bitte Euch vielmals um Hilfe.

Mit schönen Grüßen
Melanie

[PonderStibbons]

Um den Einfluss zu untersuchen habe ich ein Experiment mit einer anschließenden Befragung generiert, welche aus zwei Gruppen (EG und KG) bestand.
Beiden Gruppen habe ich eine Produktbewertung vorgelegt, der KG eine salopp geschrieben "normale" und der EG eine mit den manipulierten Variablen (hohe Qualität,Quantität und Expertise).

H1 Die Qualität der eWOM-Botschaft in Social Network Communities hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H2 Die Quantität der eWOM-Botschaft in Social Network Communities hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.
H3 Das Fachwissen des Senders der eWOM-Botschaft in Social Network Communi-ties hat einen positiven Einfluss auf die Kaufentscheidung von Fußballschuhen.

Deiner Beschreibung nach kannst Du das experimentell nicht prüfen
(da alle 3 Variablen gemeinsam manipuliert wurden), sondern nur die
Hypothese "eine höhere Qualität, Quantität und Expertise erhöhen
gemeinsam die Kaufwahrscheinlichkeit" (2-Gruppen-Vergleich). Oder
was hast Du darüber hinaus im Sinn?


Mit freundlichen Grüßen

P.

[Melanie_1990]

Hi P.,

wieso kann ich das nicht experimentell überprüfen?
Eig. sollte es laut meinen Dozenten möglich sein, da der Fragebogen jeweils die uV, moderierende Variable und die aV anhand von verschiedenen Items abfragt.

Eig. sollte der Einfluss der Qualität der Botschaft, der Quantität der Botschaft und der Expertise des Senders auf die Kaufentscheidung überprüft werden.

Jetzt bin ich verwirrter als zuvor .

Liebe Grüße
Melanie

[Melanie_1990]

Darüber hinaus hat mir mein Dozent es so erklärt, dass die uV im Rahmen der Produktbewertung zu aV werden. Also das quasi die Produktbewertung wiederum die Qualität, Quantität und Expertise beeinflusst.
Diese werden durch die Items im Fragebogen erfragt.

Wie müsste man hier vorgehen ?

Liebe Grüße
Melanie

[PonderStibbons]

Eig. sollte der Einfluss der Qualität der Botschaft, der Quantität der Botschaft und der Expertise des Senders auf die Kaufentscheidung überprüft werden.

Die wurden aber alle gleichzeitig in derselben Bedingung manipuliert, weswegen
nur die gemeinsamen Einflüsse mit der Kontrollbedingung verglichen werden können.

Was aber anscheinend (bzw. auch) angestrebt wird, ist den Zusammenhang der jeweils
subjektiv wahrgenommenen Qualität, Quantität und Expertise mit der abhängigen
Variable (AV) zu analysieren. Das ginge über eine multiple lineare Regression, sofern die
AV intervallskaliert oder annähernd intervallskaliert ist. Falls es eine ja/nein Variable
ist, dann logistische Regression.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Melanie_1990]

Guten Morgen P. und hallo statistik Forum,

Lieben Dank für deine schnelle Hilfe!
Wie ich öfter gelesen habe, wird eine Likert Skala oft als annähernd intervallskaliert angesehen?!
Das heißt, dass damit die Möglichkeit einer multiplen linearen Regression gegeben ist?

Darüber hinaus vll. noch eine Frage: ich habe auch einen Manipulationscheck in meinem
Fragebogen, kann ich diesen dann anhand eines unabhängigen t-Test auf den Mittelwert vergleichen und darüber eine Aussage treffen.

Wunderschöne Grüße
Melanie

[PonderStibbons]

Wie ich öfter gelesen habe, wird eine Likert Skala oft als annähernd intervallskaliert angesehen?!

Das schon, aber Du hast keine Likert-Skalen, sondern einzelne Items vom
Likert-Typ (Likert-Skalen bestehen aus mehreren Items). Aber bei 7 Stufen
und dem gewohnten Antwortformat wird in der Tat oft so verfahren, als
könnte man auch die Items als intervallskaliert ansehen. Vermutlich machst
Du damit nicht viel falsch.

Darüber hinaus vll. noch eine Frage: ich habe auch einen Manipulationscheck in meinem
Fragebogen, kann ich diesen dann anhand eines unabhängigen t-Test auf den Mittelwert vergleichen und darüber eine Aussage treffen.

Wozu?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Melanie_1990]

Hallo P.,
da ich, laut meinem Dozent, prüfen muss, ob die Manipulation meine uV überhaupt geglückt ist.
Dazu wäre standardmäßig ein Manipulationscheck notwendig, diesen haben ich in Rücksprache mit meinem Dozenten aufgestellt.

Jetzt stelle ich mir die Frage, wie ich diesen statisch auszuwerten habe.


Liebe Grüße
Melanie

[PonderStibbons]

da ich, laut meinem Dozent, prüfen muss, ob die Manipulation meine uV überhaupt geglückt ist.

Ach so. Vielleicht reichen tatsächlich 3 t-Tests (die beschäftigen sich
allerdings lediglich mit der Frage, ob in der Grundgesamtheit der
Unterschied zwischen den Gruppen als = 0,00000... angenommen
werden kann - ist hier nicht so spannend), sowie ein Blick auf die
Deskriptivstatistik, also die Gruppenunterschiede in der Stichprobe;
vielleicht auch mal ein paar boxplots, um die evtl. Überlappung
zwischen den Gruppen zu illustrieren.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Melanie_1990]

Hallo P.,

Wenn ich jetzt die deskriptive Statik heraushebe, in dem ich beispielsweise die Mittelwerte der Antworten angebe also Unterscheidungsmerkmale und dann die erwähnten t-Tests anwende um zu analysiere, ob es einen signifikanten Mittelwertunterschied zwischen den Gruppen gibt, wäre dies ausreichend, um die Manipulation nachzuweisen?!


Liebe Grüße
Melanie