Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

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Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Do 10. Jan 2019, 18:12

Hallo zusammen,

ich bräuchte etwas Hilfe im Rahmen meiner Master Thesis im Bereicht Marktforschung.

Ich habe eine Umfrage zu einem Produkt (Fruchtsaft) gemacht mit einem 2X2 between the subject Design, es gibt also 4 Gruppen mit je 52 Probanden.
Die Probanden haben zuerst das Produkt gesehen (experimentelle Stimulus) und dann den Fragebogen beantwortet.
Die unabhängige Variable ist die Bekanntheit der Saft Marke (eine bekannte/unbekannte Saft-Marken) und die Bekanntheit der Wohltätigkeitsorganisation (eine bekannte/unbekannte Wohltätigkeitsorganisation) , die beide auf dem Etikett sichtbar sind, daher 2X2.

Also :
1. Gruppe: Hohes C (bekannt) mit Unicef (bekannt)
2. Gruppe: Hohes C (bekannt) mit Sternsinger (unbekannt)
3. Gruppe: Krumbach (unbekannt) mit Unicef (bekannt)
4. Gruppe: Krumbach (unbekannt) mit Sternsinger (unbekannnt)

Danach habe ich 3 AV für jede Gruppe gemessen (Kaufabsicht, Einstellung zur Saft-Marke und Einstellung zur Allianz), alle über jeweils mehrere Items auf einer 7-Stufigen Likert Skala, da es latente Variablen sind.

Ich möchte nun eine Varianzanalyse machen um die Gruppen miteinander vergleichen zu können.

Ich bin mir jedoch nicht sicher welche Items ich wie miteinander "kombinieren" muss.
Nehmen wir an ich möchte den Einfluss der Bekanntheit der Saft Marke HOHES C und die Bekanntheit von Unicef auf die Kaufabsicht (3 Items) messen.
HOHES C ist ja in Gruppe 1 und Gruppe 2 vorhanden. Muss ich dann also zuerst in SPSS Transformieren -> Variable berechnen und dann:
MEAN(Item1.1,Item1.2,Item1.3,Item2.1,Item2.2,Item2.3) Zur Erklärung: Item 1.1 bis 1.3 sind die Kaufabsicht Items aus Gruppe 1. Item 2.1 bis 2.3 sind die Kaufabsicht Items aus Gruppe 2.

Das Gleiche würde ich analog für Unicef machen, halt mit den Kaufabsicht Items aus Gruppe 1 und Gruppe 3.
Um den Interaktionseffekt zu berechnen würde ich MEAN und in die Klammer alle Kaufabsicht Items aus allen 4 Gruppen, da ja die unbekannten Marken auch mit rein sollen.

Ich hoffe das war verständlich :)

Würde mir tierisch helfen wenn jemand dazu etwas sagen könnte. :D
Vielen Dank!
JohnnyWeee
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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon PonderStibbons » Fr 11. Jan 2019, 10:07

Wieso wird dieselbe Variable (Kaufabsicht) in den beiden Bedingungen unterschiedlich gemessen? Und worin besteht der Unterschied zwischen Items 1.1 bis 1.3 einerseits und Items 2.1 bis 1.3 andererseits?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Fr 11. Jan 2019, 11:23

Hallo,
danke für deine Schnelle Rückmeldung.

Die Variable wird nicht unterschiedlich gemessen, die Items bzw. die Operationalisierung sind in allen Gruppen die Gleichen. Nur wurden diese in jeder Gruppe natürlich von einer anderen Stichprobe, also von anderen Probanden beantwortet.
Deshalb bin ich nicht sicher, ob man diese über die Gruppen hinweg miteinander verbinden kann z.B. mit dem MEAN Befehl oder wie man diese überhaupt verbindet.

Ich habe meine momentane Idee nochmal zum besseren Verständnis dargestellt:

UV: MEAN(Item1.1,Item1.2,Item1.3,Item2.1,Item2.2,Item2.3) (verbindet die Kaufabsicht Items aus Gruppe 1 und 2, da dort HOHES C beteiligt ist als bekannte Profit Marke.)
UV: MEAN(Item1.1,Item1.2,Item1.3,Item3.1,Item3.2,Item3.3) (verbindet die Kaufabsicht Items aus Gruppe 1 und 3, da dort UNICEF beteiligt ist als bekannte Non-Profit Marke..)
AV: MEAN(Item1.1,Item1.2,Item1.3,Item2.1,Item2.2,Item2.3,Item3.1,Item3.2,Item3.3,Item4.1,Item4.2,Item4.3,) (verbindet alle Kaufabsicht Items aller 4 Gruppen)

Bei der AV bin ich mir allerdings vollkommen unsicher ob das so geht und auch bei den UV.

Würde mich freuen wenn mir hier nochmal jemand Hilfe geben könnte.

Viele Grüße
JohnnyWeee
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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon PonderStibbons » Fr 11. Jan 2019, 11:35

Was Dir vorschwebt, ist mir leider nicht im Ansatz nachvollziehbar.

Du hast 208 Probanden. In einem Spreadsheet bzw. SPSS Datenblatt sind das 208 Zeilen.

Dann gibt es eine Reihe von Variablen. Diese wären in Spalten anzuordnen. In einer Spalte steht für jeden der 208 Probanden, ob er ''Hohes C'' oder ''Krumbach'' gesehen hat. In einer weiteren Spalte, ob er zusätzlich Unicef oder Sternsinger gesehen hat. In den nächsten 3 Spalten stehen die 3 Messungen zur Kaufabsicht. Die 3 Messungen zu Kaufabsicht können nun durch Mean gemittelt werden, um eine Gesamtmessung der Kaufabsicht zu erhalten. Diese ist die abhängige Variable in einer mehtfaktoriellen Varianzanalyse mit den Faktoren "Produkt" (2 Stufen: bekannt / unbekannt) und ''Wohltätigkeitsorganisation'' (2 Stufen: bekannt / unbekannt).

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Fr 11. Jan 2019, 12:59

Genau du hast alles richtig verstanden. Ich glaube das Problem liegt in meiner Zeilen/Spaltenstruktur.

Ich habe 3 Spalten mit 3 Messungen zur Kaufabsicht für eine Gruppe. Das ganze insgesamt 4 mal, für jede Gruppe nämlich getrennt. Macht insgesamt 12 Spalten.
Das ganze sieht dann bezogen auf die Kaufabsicht so aus nach Gruppen sortiert:

Zeile (Probanden) 1 bis 52: haben Werte in den ersten 3 Spalten, in den restlichen ein Punkt (da sie diese nicht ausgefüllt haben)
Zeile (Probanden) 53 bis 104: haben Werte in Spalte 4,5 und 6, in den restlichen ein Punkt
Zeile (Probanden) 104 bis 156: haben Werte in Spalte 7,8 und 9, in den restlichen ein Punkt
Zeile (Probanden) 156 bis 208: haben Werte in Spalte 10,11 und 12, in den restlichen ein Punkt

Wen ich dich richtig verstehe muss ich jetzt eine Spalte machen die mit 0 und 1 kodiert ist und angibt ob ein Proband ''Hohes C'' oder ''Krumbach'' gesehen hat? Das wären dann 104 Probanden mit einer 1 und 104 mit einer 0.
Das ganze analog für Unicef oder Sternsinger.

Nun mittel ich alle 12 Messungen für Kaufabsicht um die gesamt Kaufabsicht als AV zu erhalten(die fehlenden Werte werden ja nicht gemittelt).
Ich denke soweit habe ich dich richtig verstanden?

Bin mir nicht sicher ob ich dich beim Faktoren (UV) richtig verstanden habe, ich glaube du meinst es so:

Um den Faktor "Produkt" zu erhalten mittel ich nun Spalte 1 bis 104 (entspricht also Spalte 1 bis 6) denn dort ist Hohes C als die bekannte Marke vertreten (Gruppe 1 und 2)
Analog für Faktor ''Wohltätigkeitsorganisation'' Spalte 1 bis 3 und Spalte 104 bis 156 denn dort ist UNICEF als die bekannte Marke vertreten (Gruppe 1 und 3)

Sorry dass es so kompliziert ist, du hast mir aber schon wahnsinnig weitergeholfen.
Würde mich freuen wenn du mir nochmal sagen könntest ob du das so meintest wie ich es oben beschrieben habe.

Vielen Dank!
JohnnyWeee
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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Fr 11. Jan 2019, 13:03

Sorry, da ist ein Fehler , so muss es heißen bei den Faktoren:

Um den Faktor "Produkt" zu erhalten mittel ich nun Zeile 1 bis 104 (entspricht also Spalte 1 bis 6) denn dort ist Hohes C als die bekannte Marke vertreten (Gruppe 1 und 2)
Analog für Faktor ''Wohltätigkeitsorganisation'' Zeile 1 bis 52 und Zeile 104 bis 156(entspricht Spalte 1 bis 3 und 7,8,9) denn dort ist UNICEF als die bekannte Marke vertreten (Gruppe 1 und 3)
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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon PonderStibbons » Fr 11. Jan 2019, 13:26

Genau du hast alles richtig verstanden. Ich glaube das Problem liegt in meiner Zeilen/Spaltenstruktur.

Dann ändere sie in die Struktur, die ich angegeben habe. Dann kann SPSS überhaupt erst eine mehrfaktorielle Varianzanalyse rechnen.

Zudem empfehle ich wärmstens, zur Durchführung statistischer Analysen für eine Masterarbeit zumindest das SPSS-Handbuch,
und/oder die mannigfach vorhandenen einführende Texte/Tutorials/Videos zu SPSS und/oder das von Anfängern vielgelobte
"Discovering Statistics Using SPSS" von Andy Field zu konsultieren.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Fr 11. Jan 2019, 13:43

Ja du hast Recht, ich habe die Struktur nun geändert, habe nun nur noch 3 Spalten für Kaufabsicht.

Gehe ich dennoch richtig in der Annahme, dass sich die AV aus dem MEAN aller 3 Spalten berechnet?
und die beiden UV Faktor "Produkt" aus dem MEAN von 104 Zeilen, eben da wo bei HOHES C eine 1 steht, also HOHES C sichtbar war? (Wenn man das Vorhandensein von HOHES C in 0 und 1 kodiert)
Bei Faktor "Wohltätigkeitsorganisation" dann analog aus dem MEAN von 104 Zeilen, da wo bei Unicef eine 1 steht?

Vielen Dank
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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon PonderStibbons » Fr 11. Jan 2019, 13:59

Gehe ich dennoch richtig in der Annahme, dass sich die AV aus dem MEAN aller 3 Spalten berechnet?

Das kann ich nicht sagen. Das Messverfahren ist Dir bekannt, nicht mir. Wenn der Score für "Kaufbereitschaft" tatsächlich durch Summieren bzw. durch Mittelwertbildung von 3 beteiligten Variablen gebildet werden soll, dann werden im Programm eben die entsprechenden 3 Spalten dafür herangezogen.

und die beiden UV Faktor "Produkt" aus dem MEAN von 104 Zeilen, eben da wo bei HOHES C eine 1 steht, also HOHES C sichtbar war? (Wenn man das Vorhandensein von HOHES C in 0 und 1 kodiert)
Bei Faktor "Wohltätigkeitsorganisation" dann analog aus dem MEAN von 104 Zeilen, da wo bei Unicef eine 1 steht?

Ich weiß nichts von Mittelwerten für Faktorstufen. Gängig wäre zu sagen, jeder der Hohes C gesehen hat bekommt in der
Spalte Produkt einen Code "1" und jeder der das andere gesehen hat bekommt Code "2". Oder auch 0 und 1, statt 1 und 2.

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Mehrere (latente) Items verbinden vor Varianzanalyse

Beitragvon JohnnyWeee » Fr 11. Jan 2019, 14:09

Genau, der Score "Kaufbereitschaft" soll durch die Summierung der 3 beteiligten Items gebildet werden, und dass über alle 208 Probanden hinweg.
Ich glaube so ist es richtig ausgedrückt und so meintest du es auch:D

AH ich glaube jetzt hats klick gemacht: die Faktor Variable ist die NEu erstellte variable die für HOHES C mit 0 und 1 kodiert ist?
Analog für Faktor 2 wo für UNICEF mit 0 und 1 kodiert ist?

Vielen Dank für deine Gedult :)
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