Binäre Differenzen prüfen

Binäre Differenzen prüfen

Beitragvon Aron » Do 17. Aug 2017, 09:56

Hallo liebe Gemeinde,

ich schreibe gerade eine Masterarbeit und habe ein Verständnisproblem bei der Überprüfung einer Hypothese. Ich habe zwar eine Lösung, aber ein Autor, der auch über das Thema geschrieben hat, hat eine Lösung hinter deren Logik ich nicht steige. Aus welchem Grund auch immer kann ich die Datei nicht anhängen, daher lasse ich zumindest kurz die Angaben da:

Chuang, S.-C./Kao, D.T./Cheng, Y.-H./Chou, C.-A. (2012): The Effect Of Incomplete Information On The Compromise Effect, in: Judgment and Decision Making, Vol. 7, No. 2, 196-206.


Es geht um den Kompromisseffekt. Bei meiner Studie hat eine Gruppe zunächst zwei Varianten eine Produkts zur Auswahl. Im nächsten Schritt wird ein Produkt hinzugefügt. Dabei wird in beiden Szenarien folgendermaßen kodiert: 0 - die mittlere (Kompromiss-)Variante wird nicht gewählt, 1 - die Kompromissvariante wird gewählt. Der Effekt berechnet sich dann aus der Wahl der mittleren Variante aus dem Dreierset minus die Wahl der Variante, die die mittlere Variante im Dreierset wird, aus dem Zweierset. Daraus ergibt sich eine Differenz, die mit einem Chi^2-Test überprüft werden kann. Das Ganze führe ich auch bei einer zweiten Gruppe durch.

Nun möchte ich die beiden Differenzen aus Unterschiedlichkeit prüfen. Die genannten Autoren führen dazu einen Chi^2-Test durch (S. 199):

Table 1 indicated a significant difference in the compromise effect between the complete and incomplete information scenarios, either for vacuum cleaners or waxing machines. For the vacuum cleaners, the relative share gained by the compromise (middle) option increased from 47% in the binary choice set to 83% in the trinary choice set ( P = 36%) in the incomplete information scenario (χ2 (1) = 29.89, p < .001) and from 50% in the binary choice set to 67% in the trinary choice set ( P = 17%) in the complete information scenario (χ2 (1) = 5.28, p < 0.05). The gap between these two scenarios was 19% (χ2 (1) = 5.32, p < .05).

Mir erschließt sich nicht, wie die Autoren diese Differenzen kodiert haben, um auf die Prüfung (fett markiert) zu kommen. Kann mir das vielleicht jemand erklären?


Liebe Grüße,
Aron
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