Bachelor-Thesis Umfrage auswerten -Notfall-

Bivariate Korrelation, partielle Korrelation und Rangkorrelation.

Bachelor-Thesis Umfrage auswerten -Notfall-

Beitragvon Erdemius » Mi 16. Okt 2019, 06:07

Hallo zusammen,

vor der Statistik hat es mir echt gegraut, zu recht, weil ich es nicht so ganz gebacken kriege. Eure Hilfe wäre also grandios.
Folgendes Szenario:
Ich habe eine Umfrage durchgeführt und muss diese jetzt auswerten. Ich habe insgesamt 3 Hypothesenpaare.
In den ersten beiden Hypothesenpaaren vergleiche ich Dinge wie Anzahl der Sneaker, Ausgaben für Sneaker etc. mit dem Bedürfnis nach Einzigartigkeit.
Die AV´s sind dabei immer eingeteilt in z.B. 10er Schritten, also weniger als 10 Sneaker, 10 bis weniger als 20 Sneaker etc...
Die UV´s sind insgesamt 26, dass ist eine Skala zur Messung des Bedürfnisses nach Einzigartigkeit.
Diese sind in 3 Subskalen eingeteilt je 6, 8 und 12 Fragen.
Beantworten lassen sich die Fragen mit trifft gar nicht zu bis trifft voll zu, insgesamt 5 Auswahlmöglichkeiten.
Ist dafür die multiple lineare Regression das richtige? Schien bisher immer so!

Schwieriger wirds finde ich beim dritten Hypothesenpaar.
Da ist die AV dichotom, also entweder ja oder nein sozusagen.
Die UV´s sind die gleichen.
Ich bin jetzt einerseits auf den U-Test und andererseits auf die logistische Regression gestoßen.
Welches ist denn hierbei das richtige?
Die logistische Regression versteh ich leider so gut wie gar nicht, ich hoffe, dass ist die falsche Wahl.
Falls nicht, wirds schwierig :roll: .

Da ich in gut 2 Wochen abgeben muss, wirds leider eng mit der Zeit, weshalb schnelle Hilfe wirklich grandios wäre.

Ich bedanke mich schon mal im voraus, auch wenn ihr nicht helfen könnt und euch das hier durchgelesen habt.
Falls irgendwas nicht verständlich ist, fragt gerne.
Die Stichprobengröße ist übrigens bei 211.

Grüße
Erdemius
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Re: Bachelor-Thesis Umfrage auswerten -Notfall-

Beitragvon bele » Mi 16. Okt 2019, 06:47

Oben hast Du nach multipler Regression gefragt, also mehrere UV gleichzeitig. Wenn Du auch bei der binären AV mehrere UV gleichzeitig einsetzen willst, dann brauchst Du die logistische Regression.
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Re: Bachelor-Thesis Umfrage auswerten -Notfall-

Beitragvon Erdemius » Mi 16. Okt 2019, 07:08

Danke Bele,

hast du auch eine Erklärung dieser für dumme?
Also ich knall das alles bei SPSS rein und erhalte dann einen haufen Werte, ich weiß aber nicht so wirklich, welche jetzt für mich wichtig sind, um Beurteilen zu können, ob da ein Zusammenhang besteht, wenn ja wie groß der ist und ob das alles überhaupt Signifikant ist.

Zudem meinte mein Dozent, ich soll noch Cronbachs Alpha für die Skalen berechnen.
Das sagt im Endeffekt nur aus, ob die Skalen so in der Form überhaupt taugen oder nicht, oder?

Danke noch mal :)
Erdemius
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Re: Bachelor-Thesis Umfrage auswerten -Notfall-

Beitragvon bele » Mi 16. Okt 2019, 07:50

Erdemius hat geschrieben:hast du auch eine Erklärung dieser für dumme?


Wieso? Du strebst doch gerade Deinen Universitätsabschluss an. Das ist doch nichts für Dumme.

Also ich knall das alles bei SPSS rein und erhalte dann einen haufen Werte,


Das ist die klassisch falsche Reihenfolge von Denken und Tun. Youtube und der Rest vom Netz sind voll von Versuchen, die logistische Regression zu erklären. Es gibt keinen Grund anzunehmen, dass ein Erklärungsversuch von mir besser als durchschnittlich wäre. Ich habe gerade gesehen, dass es dazu Videos von StatQuest gibt. Den Autor fand ich in anderen seiner Videos sehr gut. Wenn das Lehrbuch unverständlich ist, würde ich dort anfangen.

Zudem meinte mein Dozent, ich soll noch Cronbachs Alpha für die Skalen berechnen.
Das sagt im Endeffekt nur aus, ob die Skalen so in der Form überhaupt taugen oder nicht, oder?


Da würde ich dem Wort "nur" widersprechen wollen, aber darum geht es ihm wohl. Wahrscheinlich macht es Sinn, dass Du Dich mit Cronbachs Alpha intensiver beschäftigst. Damit kannst Du Dich in einer mündlichen Verteidigung aus der Masse hervortun. Holger aka Holgonaut hat dazu vor ca einer Woche eine tolle Literaturübersicht hier gepostet: post42772.html#p42772

LG,
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