Welches Verfahren bei zwei AV/mehreren UV

Alles zu (M)ANOVA, ALM...

Welches Verfahren bei zwei AV/mehreren UV

Beitragvon Sarah_Sole » Mi 28. Jul 2021, 18:57

Hallo zusammen,

ich stehe gerade ein wenig auf dem Schlauch.
Ich möchte gerne die Unterschiede zweier Gruppen (UVs) hinsichtlich mehrerer Variablen (9 AVs/Intervallskaliert) untersuchen.

Welches Verfahren eignet sich hierfür?
Kann ich einen T-Test mit mehr als zwei AVs durchführen?
Eine ANOVA ist nicht möglich, da ich nur zwei Gruppen habe. Ist das richtig?

Vielen Dank
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Re: Welches Verfahren bei zwei AV/mehreren UV

Beitragvon PonderStibbons » Do 29. Jul 2021, 11:55

Das hängt auch von der Fragestellung, der Stichprobengröße, dem Inhalt der abhängiggen Variablen und deren Beziehung zueinander ab.
Worum also geht es konkret?

Mit freundlichen Grüßen

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Re: Welches Verfahren bei zwei AV/mehreren UV

Beitragvon Sarah_Sole » Do 29. Jul 2021, 16:21

Hallo!
Danke für die schnelle Rückmeldung.

Ich habe zwei Gruppen jeweils ein Werbemittel mit unterschiedlichem Inhalt (Gruppe 1: Kaffee, Gruppe 2: Milch) gezeigt - sprich jede Gruppe hat nur eine Form des Werbemittels gesehen. Daraufhin habe ich verschiedene Variablen (sog. Totalitäten des Markenimages, zb. "optimistisch", "begeisternd") mittels 5-stufiger Likert Skala abgefragt.
Die Stichprobe ist ingesamt n=2.708. Die beiden Gruppen sind jeweils n=1.354.
Ich möchte herausfinden, ob die Gruppen die Variablen des Markenimages signifikant unterschiedlich bewertet haben.

Danke & viele Grüße
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Re: Welches Verfahren bei zwei AV/mehreren UV

Beitragvon PonderStibbons » Do 29. Jul 2021, 18:25

Daraufhin habe ich verschiedene Variablen (sog. Totalitäten des Markenimages, zb. "optimistisch", "begeisternd") mittels 5-stufiger Likert Skala abgefragt.

Das ist keine Likert-Skala. Das ist das Antwortformat eines Items vom Likert-Typ.
Likert-Skala ist die Bezeichnung für ein Messinstrument, das aus mehreren solcher
Items besteht, die summiert werden. nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Streng genommen hast Du es demnach mit ordinalskalierten Items zu tun,
weswegen eine Serie von U-Tests angebracht wäre. Häufig werden aber auch
t-Tests verwendet. Letztlich muss das Dein Betreuer absegnen. Wegen der Vielzahl
von statistischen Tests könnte man daran denken, ein alpha-Niveau von 1% statt
5% zu verwenden, oder 5%/9 (Bonferroni-Korrektur), um das Risiko falsch-postiver
Ergebnisse einzuschränken.

Womöglich besteht das Messinstrument auch aus einer oder mehreren Skalen,
die sich aus den Items zusammensetzen, die man summieren kann. Aber das
kann ich von hieraus nicht beurteilen.

Mit freundlichen Grüßen

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