STATISTIK-FORUM.de

[MortenvanHorten]

Hallo liebes Statistik-Forum,

ich habe einen Datensatz bekommen mit n = 169, welchen ich darauf untersuchen möchte, ob die UVs Extraversion und Neurotizismus (beide aus dem Big-Five-Modell) einen Einfluss auf die AV Leistungserwartung (aus dem UTAUT-Modell) haben und diese AV eventuell sogar vorhersagen können.

In diesem Datensatz wurden insgesamt 54 Items abgefragt, von denen für meine Untersuchung zunächst 10 Items wichtig sind.
Alle 10 Items sind als ordinal deklariert und haben je 4 Ausprägungen ("stimme nicht zu", "stimme eher nicht zu", "stimme eher zu", "stimme zu").

Diese Variablen teilen sich wie folgt auf:
- 4 Items fragen die Extraversion ab.
- 4 Items fragen den Neurotizismus ab.
- 2 Items fragen die Leistungserwartung ab.

Nun finde ich für diese Voraussetzungen leider kein eindeutiges Verfahren, mit dem ich diesen Einfluss bzw. diese Vorhersagekraft berechnen kann und mir tun sich einige Fragen nach der korrekten Vorgehensweise auf, deshalb wende ich mich an eure Schwarmintelligenz

Konkrete Fragen die ich mir stelle:
a) Welches ist das geeignete statistische Verfahren, mit dem ich arbeiten kann? Was sind dabei die wichtigen Outputs, die ich beachten soll?
b) Wie kann ich die Items so zusammenfassen, das ich nur noch die Variablen "Extraversion", "Neurotizismus" und "Leistungserwartung" habe? Ist das bei ordinalen Items überhaupt sinnig? Würde das die weiteren Berechnungen überhaupt einfacher machen?
c) Was würde im worst case passieren, wenn kein Einfluss/Vorhersagekraft nachgewiesen werden kann? Gäbe es einen Plan B oder ist es sinniger Erklärungen zu suchen, warum nichts nachgewiesen werden konnte?
d) Wie können mir die anderen Variablen helfen? Sollte ich die beachten oder nicht? (Das geht von Alter, Geschlecht über Manipulation Checks bis zu Offenheit(Big Five) und Aufwandserwartung (UTAUT))

Da ich nur ein Grundwissen in Statistik habe, fällt es mir vielleicht auch nicht so einfach, die richtigen Worte zu finden, aber ich glaube an euch und freue mich auf eure Rückmeldungen

Mit besten Grüßen,
Morten

[PonderStibbons]

UVs Extraversion und Neurotizismus

Ist das aus einem gängigen und validierten Persönlichkeitstest?

Nun finde ich für diese Voraussetzungen leider kein eindeutiges Verfahren, mit dem ich diesen Einfluss bzw. diese Vorhersagekraft berechnen kann und mir tun sich einige Fragen nach der korrekten Vorgehensweise auf, deshalb wende ich mich an eure Schwarmintelligenz

Hier gibt es leider nur einzelne Personen, die jeweils nach bestem Fachwissen Vorschläge machen oder Vorschläge kommentieren.
Keine Bienen oder Enten.

a) Welches ist das geeignete statistische Verfahren, mit dem ich arbeiten kann? Was sind dabei die wichtigen Outputs, die ich beachten soll?

Multiple lineare Regression. Allerdings ist dies nicht Punkt a), weil erst die anderen Punkte geklärt sein müssen.

b) Wie kann ich die Items so zusammenfassen, das ich nur noch die Variablen "Extraversion", "Neurotizismus" und "Leistungserwartung" habe? Ist das bei ordinalen Items überhaupt sinnig? Würde das die weiteren Berechnungen überhaupt einfacher machen?

Summenscores aus ordinalen Items zu bilden, wenn die Antwortstufen in etwa als gleichabständig angesehen werden können,
und Behandlung dieser Summenscores als intervallskaliert ist gängig. Allerdings solltest Du zuerst nicht in einem Webforum
fragen, sondern die Handanweisungen Deiner Messinstrumente oder auch Referenzstudien konsultieren, welche diese Instrumente
benutzten.

c) Was würde im worst case passieren, wenn kein Einfluss/Vorhersagekraft nachgewiesen werden kann? Gäbe es einen Plan B oder ist es sinniger Erklärungen zu suchen, warum nichts nachgewiesen werden konnte?

Du untersuchst eine Hypothese und kannst sie gegebenenfalls nicht bestätigen. Inwiefern wäre das ein worst case?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[MortenvanHorten]

Hallo PonderStibbons,

besten Dank für deine Antwort

Ist das aus einem gängigen und validierten Persönlichkeitstest?

Ja, die Items für die UVs wurden ohne Änderung aus dem BFI-K übernommen. Validität und Reliabilität sind akzeptabel, die interne Konsistenz ist gut bis sehr gut.

Du untersuchst eine Hypothese und kannst sie gegebenenfalls nicht bestätigen. Inwiefern wäre das ein worst case?

Der worst case wäre für mich, ein falsches Untersuchungsinstrument ausgewählt zu haben und dadurch nicht die richtigen Ergebnisse zu erhalten. Keinesfalls mit dem richtigen Instrument die Hypothesen nicht zu bestätigen. Da wiederum ist es ja interessant zu schauen, warum das dann so gekommen sein könnte.

Einen Summenscore zu bilden und dann eine multiple lineare Regression zu rechnen klingt gut, aber würde ich nicht bessere Ergebnisse erzielen, wenn ich jedes einzelne UV-Item mit jedem AV-Item untersuche? Vielleicht gibt es ja ein UV-Item, welches besonders gut die AV vorhersagt, während andere UV-Items dies nicht tun und dadurch auch den Summenscore unbrauchbar machten?

Zusatzinfos:
Ich arbeite mit SPSS v29 und habe durch Literaturrecherche die folgenden Hypothesen:
1. "Ein höherer Wert in der Extraversion hat einen positiven Einfluss auf die Leistungserwartung."
2. "Ein höherer Wert im Neurotizismus hat einen negativen Einfluss auf die Leistungserwartung." (Hier wurden in der Literatur aber nur geringe Zusammenhänge festgestellt.)

Oder aber zusammengefasst:
"Höhere Extraversion und niedriger Neurotizismus werden mit einer höheren Leistungserwartung korrelieren."

Mit besten Grüßen,
Morten

[PonderStibbons]

Der worst case wäre für mich, ein falsches Untersuchungsinstrument ausgewählt zu haben und dadurch nicht die richtigen Ergebnisse zu erhalten.

Ach so. Das war in Deiner Frage nicht erwähnt. Ob die verwendeten Skalen angemessen sind, ist eine Frage Deines fachlichen Urteils.

Einen Summenscore zu bilden und dann eine multiple lineare Regression zu rechnen klingt gut, aber würde ich nicht bessere Ergebnisse erzielen, wenn ich jedes einzelne UV-Item mit jedem AV-Item untersuche?

Du verwendest als Messinstrument validierte Skalen, die jeweils aus mehreren Items zusammengesetzt sind.
Einen Mehrgewinn durch die Verwendung der Bestandteile statt der Skalen sehe ich nicht. Dass sowas nie
gemacht wird (meiner Kenntnis nach), könnte darauf hinweisen, dass es auch allgemein als nicht sinnvoll
erachtet wird.

1. "Ein höherer Wert in der Extraversion hat einen positiven Einfluss auf die Leistungserwartung."
2. "Ein höherer Wert im Neurotizismus hat einen negativen Einfluss auf die Leistungserwartung." (Hier wurden in der Literatur aber nur geringe Zusammenhänge festgestellt.)

Formulierungen, die kausale Beziehungen implizieren, würde ich im Zweifel vermeiden. Du hast
ein Beobachtungsdesign in Form eines korrelativen Querschnittsdesigns.

"Höhere Extraversion und niedriger Neurotizismus werden mit einer höheren Leistungserwartung korrelieren."

Das liest sich passender, zumindest für mich.

Wäre noch die Frage, ob es Drittvariablen geben mag, welche mit sowohl höherer E und N als auch L
einhergehen und diese Korrelation erklären könnten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons