STATISTIK-FORUM.de

[nazl]

Hi Leute,

ich brauche dringend Hilfe bei der Auswertung meiner Bachelorarbeit. Die Deadline ist in einer Woche und meine Betreuerin ist im Urlaub und deshalb bin ich quasi auf mich selbst gestellt.

Ich versuche euch kurz einen Überblick über mein Thema und meine Hypothesen zu geben.

Ich untersuche den Einfluss der allgemeinen Einstellung der Konsumenten (optimistisch oder pessimistisch) auf die Bereitschaft Möbel selbst aufzubauen.

Meine UV sind:
1. Allgemeine Einstellung: Multi-Item Skala mit 7-stufig ordinalskalierten Items, um insgesamt die Einstellung zu messen, ob der Teilnehmer optimistisch (7) oder pessimistisch (1) ist. Das Ganze bestand aus zwei Subskalen, wofür ich jeweils zunächst die Mittelwerte (für die Items zur Messung des Optimismus einmal, und für die Items zur Messung des Pessimismus einmal) bestimmt habe, und dann anschließend eine neue Variable erstellt, indem ich die Differenz ermittelt habe (d.h. optimistisch-pessimistisch= negative Werte bedeuten Person ist pessimistisch, positive Werte bedeuten Person ist optimistisch). Die habe ich dann noch einmal gruppiert in 1=Pessimistisch, 2=Optimistisch und 0=Neutral.
2. Beteiligung: Auch eine Multi-Item Skala mit ordinalskalierten Items, die ich in eine Variable zusammengefasst habe, indem ich den Mittelwert berechnet habe.
3. Beqeumlichkeitsorientierung: Auch eine Multi-Item Skala mit ordinalskalierten Items, ebenfalls durch Mittelwertbestimmung in einer Variable zusammengefasst.
4. Selbstwirksamkeit: Selbe Prozedur, wie bei UV2 und UV3.

Meine AV sind:
1. Wahrscheinlichkeit, Möbel selbst aufzubauen: Ein einziges Item, ordinalskaliert.
2. Bereitschaft für den Aufbau zu zahlen: Ein einziges Item, nominalskaliert (quasi "Ja, ich zahle" oder "Nein, ich zahle nicht")
3. Allgemeine Motivation an solchen Aktivitäten teilzunehmen: Multi-Item Skala, ebenfalls zusammengefasst, wie bei UV2-4
4. Bewertung des Möbelstücks: Multi-Item Skala, ebenfalls zusammengefasst, wie bei UV2-4 & AV3.

Also, die Schritte habe ich alle bei SPSS durchgeführt. Dazu habe ich folgende Hypothesen:

H1.1 - Optimistische Personen bauen Möbel selbst auf. (UV1 -> AV1)
H1.2 - Optimistische Personen sind motiviert an solchen Aktivitäten teilzunehmen. (UV1 -> AV2)
H1.3 - Optimistische Personen werden das Möbelstück gut bewerten (UV1 -> AV4)
H1.4 - Optimistische Personen und Personen mit einer positiven Selbstwirksamkeit sind motiviert an solchen Aktivitäten teilzunehmen (UV1+UV4 -> AV3)

Die selben Hypothesen habe ich auch für pessimistische Personen aufgestellt (quasi nochmal H2.1-H2.4 (=hier dann nur mit negativer Selbstwirksamkeit))
Dann noch:

H3 - Je positiver die Einstellung gegenüber der Beteiligung am Aufbau von Möbeln, desto höher die Motivation an solchen Aktivitäten teilzunehmen. (UV2 -> AV3)
H4 - Personen mit einer starken Bequemlichkeitsorientierung, haben eine geringere Motivation an solchen Aktivitäten teilzunehmen. (UV3 -> AV3)

Was die Auswertung jetzt angeht, habe ich schon diverses probiert. Um genau zu sein die Korrelation, die einfache, multiple und logistische Regression, dann den t-Test für unabhängige Stichproben und die einfaktorielle Varianzanalyse.

Mein Problem ist einfach, dass ich meine UV1 gruppiert habe. Ich weiß einfach nicht wie ich mit dieser binären Variable am besten umgehen kann. Ich komme sogar ins Zweifeln, ob das überhaupt einen Sinn macht, die Personen zu gruppieren? Aber theoretisch doch schon auf Basis meiner Hypothesen oder nicht? Andernfalls habe ich immer noch meine Werte von 7 (optimistisch) bis -7 (pessimistisch) für jeden einzelnen Teilnehmer, aber das macht bei diesen Hypothesen doch keinen Sinn oder?

Bei den H3+H4 glaube ich, dass eine lineare Regression Sinn machen könnte.
Bei den H1.1-H1.3 & H2.1-H2.3, habe ich bisher alle oben genannten Optionen ausprobiert, aber ich weiß einfach nicht, welche Sinn macht. Könnt Ihr mir da eventuell aushelfen?

Ich habe eine einzige Erhebung durchgeführt mit 300 Teilnehmern - und ja, ich habe nur noch eine Woche Zeit für eine gescheite Auswertung.
Ich wäre wirklich sehr dankbar über eine Antwort!

Herzliche Grüße
nazl

[PonderStibbons]

Mein Problem ist einfach, dass ich meine UV1 gruppiert habe.

Ja, war statistisch gesehen Quatsch, inhaltlich wohl auch. Du kannst das lassen und die entsprechenden Hypothesen zusammenfassend formulieren als "je höher der Optimismus-Score, desto größer die Bereitschaft..." . Gibt auch hübsche X-Y-Streudiagramme.

Ich habe eine einzige Erhebung durchgeführt mit 300 Teilnehmern - und ja, ich habe nur noch eine Woche Zeit für eine gescheite Auswertung.

Versuch's doch mal mit einer kommerziellen Statistikberatung. Auf jeden Fall billiger als Studienzeitverlängerung aufgrund vergeigter Abschlussarbeit.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[nazl]

Vielen Dank für die schnelle und auch ehrliche Antwort.
Wenn ich die Hypothesen denn so zusammenfassen würde, wie du es mir vorschlägst - welche Methode zur Auswertung könnte ich dann anwenden? Macht da dann ebenfalls die lineare Regression Sinn?

[strukturmarionette]

Hi,

Die Deadline ist in einer Woche und meine Betreuerin ist im Urlaub und deshalb bin ich quasi auf mich selbst gestellt.

- mein Rat wäre zunächst die Frist verlängern zu lassen

Gruß
S.

[nazl]

Eine Frage habe ich noch - ist mein Fall wirklich so hoffnungslos? Kann ich das Ganze noch irgendwie retten indem ich meine Hypothesen ändere, oder ja, macht das alles, egal wie ich es drehe und wende null Sinn? Ich habe auf jeden Fall auch noch die nicht nach Optimismus und Pessimismus gruppierten Variablen, falls eine Arbeit mit "Je höher ..., desto größer ..."-Hypothesen umsetzbar ist...
Habe ansonsten schon PonderStibbons Rat beherzigt und bei kommerziellen Statistikberatungen Anfragen gestellt. Aber da ist meine Sorge ebenfalls, dass es zeitlich eng wird.
Bei der Anmeldung der BA hieß es, bei Einreichung eines Attests wird mir das Thema entzogen - und ich möchte einfach nicht, dass meine restlichen Mühen einfach für die Katz waren ... 22 Seiten stehen nämlich schon .. es fehlen nur noch Ergebnisse, Auswertung und Diskussion der Erhebung und das Fazit der gesamten Arbeit...

[strukturmarionette]

Hi,

Bei der Anmeldung der BA hieß es, bei Einreichung eines Attests wird mir das Thema entzogen

- welche Art von Hochschule macht denn sowas?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Eine Frage habe ich noch - ist mein Fall wirklich so hoffnungslos?

Auswertungstechnisch sieht das nicht schwierig aus. Wenn Du die fragwürdige Kategorisierung Optimist/Pessimist sein lässt, hast Du lauter mindestsens ordinalskalierte, meist intervallskalierte Variablen. Korrelationskoeffizienten bzw. Regressionen sollten damit ohne weiteres zu rechnen sein. Am komplexesten wäre da Optimistische Personen und Personen mit einer positiven Selbstwirksamkeit sind motiviert an solchen Aktivitäten teilzunehmen (UV1+UV4 -> AV3) Wenn Du das umformulierst in: "Je höher der Wert auf der Optimismus-Skala und je höher die Selbstwirksamkeit, desto höher die Motiviertheit..." kannst Du eine Regression mit 2 Prädiktoren Optimismus und Selbstwirksamkeit rechnen. An sich interessant wäre dabei eigentlich zusätzlich die Wechselwirkung aus Optimismus und Selbstwirksamkeit, aber wenn Deine Betreuer das bisher so durchgewinken haben wie es ist, geht es wohl auch ohne.

Mit freundlichen Grüßen

PoncerStibbons

[nazl]

Vielen herzlichen Dank PoncerStibbons! Wirklich, das hilft mir auch schon immens weiter! Dann werde ich mich jetzt dran machen meine Hypothesen umzuformulieren, denn die kommerzielle Statistikberatung sprengt leider doch mein Studentenbudget.. Ich hoffe jetzt einfach das Beste..

[nazl]

Ich bin gerade ein wenig am recherchieren und da stellt sich mir nochmal eine Frage:
Also es ist statistisch gesehen totaler Schwachsinn, wenn ich meine Optimisten (7 bis 0,01) und Pessimisten (-0,01 bis -7) und die Neutralen (0) in Dummy Variablen umändere, um gefilterte Regressionsanalysen für die einzelnen Gruppen durchzuführen?
Ich bin da nämlich auf eine Seite gestoßen mit dem Titel "Varianzanalysen als multiple Regression auf Designvariablen" und kam wieder auf ganz "verrückte" Ideen. Oder soll ich lieber auf der sicheren Seite bleiben und ganz artig mit meinen einfachen Korrelationskoeffizienten und Regressionen arbeiten? Klappt mittlerweile sogar recht gut muss ich sagen

[PonderStibbons]

Also es ist statistisch gesehen totaler Schwachsinn, wenn ich meine Optimisten (7 bis 0,01) und Pessimisten (-0,01 bis -7) und die Neutralen (0) in Dummy Variablen umändere,

Mir ist leider nicht nachvollziehbar, wieso man z.B. jemanden mit Score -0,5 für gleich mit jemandem mit Score -7, zugleich aber für scharf getrennt von jemandem mit Score +0,5 erklären sollte. Insofern sehe ich mich außerstande, das zu kommentieren. Statistisch führt die leider verbreitete Kategorisierungssucht zur Vernichtung von Differenzierung, also Information, und mitunter zu irreführenden Ergebnissen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons