STATISTIK-FORUM.de

[Andi63263]

Hallo!

ich bin ein absoluter Neuling und kenne mich mit statistischen Auswertungen kaum aus, weshalb ich ganz dringend eure Hilfe brauche. Ich weiß nämlich nicht, welche statistischen Verfahren geeignet für meine Auswertung sind. Ich habe aber die Programme Excel und SPSS zur Verfügung.

Ich habe eine Online-Hörversuch durchgeführt, bei dem den teilnehmenden Probanden mehrere Hörbeispiele von insgesamt 4 verschiedenen Podcast-Versionen vorgespielt wurden. Pro Podcast-Version jeweils 4 Hörbeispiele. Also insgesamt 16 Hörbeispiele. Dabei mussten die Probanden die Hörbeispiele auf einer Polaritätsskala nach vorgegebenen Attributen beurteilen. Das sind alles Attribute, die das Klangerlebnis beschreiben (dumpf/klar, weit entfernt/nah, unrealistisch/realistisch etc.). Ausgenommen von einem Attribut, dass den Gesamteindruck mit den Adjektivpaaren "gefällt mir nicht/gefällt mir" beschreibt. Ich habe also Daten erhoben die angeben, wie die Hörbeispiele der Podcast-Versionen hinsichtlich der Attribute in einem 7-stufigen semantischen Differential beurteilt wurden. (-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3)

Jetzt möchte ich diese Beurteilungen (in Form der jeweiligen Attribute) der einzelnen Podcast-Versionen miteinander vergleichen. Ich dachte mir jetzt, das geht wohl am besten mit einem Mittelwertvergleich? Oder eine Korrelationsanalyse?
Also z.B. hab ich das Adjektiv-Paar unrealistisch - realistisch - das wurde jetzt zu den Hörbeispielen der 4 Podcast-Varianten jeweils beantwortet und ich möchte nun wissen, ob sich die Beurteilung bei den vier Podcast-Varianten signifikant unterscheidet. --> Welcher Podcast wurde von den Probanden hinsichtlich des Klangerlebnisses als realistischer beurteilt? Welcher hat hinsichtlich des Klangerlebnisses einen besseren Gesamteindruck erzielt? etc.

Und dann möchte ich also zweites noch ermitteln, welchen Einfluss die einzelnen Attribute (dumpf/klar, unrealistisch/realistisch etc.) auf das Attribut für den Gesamteindruck (Gefällt mir nicht/Gefällt mir) nehmen. Sodass ich am Ende sagen kann, dass z.B. wenn ein Podcast als sehr realistisch beurteilt wurde, dass dieses Attribut auch sehr dazu beigetragen hat, dass der Gesamteindruck hoch ist. Oder eben nicht. --> Ist es wichtig, dass das Klangerlebnis eines Podcasts als realistisch wahrgenommen wird, damit der Gesamteindruck gut ist? Solche Fragen eben.

Ich bin einfach am verzweifeln, weil ich neu in dem Gebiet bin und es so viele verschiedene statistische Methoden gibt. Hättet jemand von euch eine Idee, welche statistische Verfahren für die zwei Ermittlungen sinnvoll sind? Ich wäre sehr dankbar!

Mit freundlichen Grüßen
Andi

[PonderStibbons]

ich bin ein absoluter Neuling und kenne mich mit statistischen Auswertungen kaum aus, weshalb ich ganz dringend eure Hilfe brauche.

Wie ist "ganz dringend" zu verstehen, muss es Montag fertig sein?

Hättet jemand von euch eine Idee, welche statistische Verfahren für die zwei Ermittlungen sinnvoll sind? Ich wäre sehr dankbar!

"Linear gemischtes Modell". Du müsstest die Daten in SPSS im "langen" Format eingeben (erste Spalte Vpn-Kennung, jede
Person erhält 16 Zeilen; 2. Spalte Podcast-Typ; folgende Spalten die Messungen der verschiedenen Attribute, jedes
Attribut in eigener Spalte; zuletzt eine Spalte für die Gesamtbeurteilung).
Die weitere Analyse ist bei dem vorliegenden Studiendesign nicht so wahnsinnig schwer, aber als Anfänger müsstest
Du trotzdem einen einführenden Text zu linearen gemischten Modellen in SPSS lesen.

Alternativ könntest Du die 4 Messungen eines Attributs für einen Podcast zusammenfassen, z.B. als Mittelwert.
Das ergibt aber m.E. nur Sinn, wenn man stark davon ausgeht, dass z.B. die "Dumpfheit" einer Aufnahme im
wesentlichen konstant sein sollte und die 4 Messungen dadurch nur aufgrund zufälliger Schwankungen differieren.
In dem Fall würdest Du die Daten in "weitem" Format eingeben (jede Vp erhält nur eine Zeile, in den Spalten
dann Vp-Kennung, Durchschnittswert für "Dumpfheit" in Podcast 1, Durchschnittswert für "Dumpfheit" in
Podcast 2 (etc.), Durchschnittswert für "weit entfernt" in Podcast 1, 2, 3 bzw. 4, usw. usf.). Das wäre dann
recht simpel auswertbar (Allgemeines lineares Modell -> Varianzanalyse für Messwiederholungen für die erste
Frage; lineare Regression für die zweite Frage).

Ich bin einfach am verzweifeln,

Je nun, psychologische Beratung können wir hier weniger leisten. Wer betreut denn die Untersuchung, ist da kein statistisches know-how
vorhanden? Vor allem die Frage, ob man die Messungen nicht einfach mitteln kann, wäre unbedingt vorher zu besprechen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Andi63263]

Hallo PonderStibbons,

erstmal vielen Dank für deine schnelle Hilfestellung! Um deine erste Frage zu beantworten. Ja ich werte den Hörversuch im Rahmen meiner Bachelorarbeit aus. Deswegen muss ich nächste Woche damit durch sein. In meinem Studium haben wir leider nichts zur statistischen Analyse gelernt. Ich musste für meine Bachelorarbeit aber eine sinnvolle Methode finden und da haben sich die Hörversuche in Kombination mit dem semantischen Differential angeboten. Jetzt stehe ich vor der Herausforderung.

Also es gibt mehrere Quellen auf die ich verweisen könnte, die besagen, dass im Rahmen von Hörversuchen das semantische Differential Intervallgleichheit hat.

Zitat: Der Aufbau des Semantischen Differentials und die Auswahl der Adjektivpaare bestimmt in hohem Maß das Ergebnis des Polaritäsverlaufs und der Ermittlung der Wahrnehmungsdimensionen. Da die Konstruktion eines Differentials stets konzeptspezifisch, d. h. speziell für die zu bewertende Geräuschklasse notwendig ist, müssen diese in den meisten Anwendungsfällen neu konstruiert werden. Zu den grundlegenden Konstruktionsüberlegungen gehören die konzeptspezifische bipolare Adjektivauswahl, die Anzahl an Antwortkategorien und Nullpunktlage sowie die Intervallgleichheit der Bewertungsskala.

Auf dieser Basis könnte ich doch argumentieren, dass ich die 4 Messungen eines Attributs für einen Podcast über einen Mittelwerten zusammenfassen kann oder? Das wäre wohl jetzt mein folgender Ansatz. Die Daten im weiten Format einzugeben, um sie dann als allgemeines lineares Modell mit der Varianzanalyse für Messwiederholungen und mit der linearen Regression auswerten zu können. Und das ganze eben mit den Zahlen (-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3) für jedes Attribut anstatt (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

Besten Dank und viele Grüße
Andi

[PonderStibbons]

Auf dieser Basis könnte ich doch argumentieren, dass ich die 4 Messungen eines Attributs für einen Podcast über einen Mittelwerten zusammenfassen kann oder?

Darum ging es mir nicht. Wenn der Höreindruck "Dumpfheit" bei den 4 Ausschnitten desselben Podcasts die Werte
1, 1, 1, -3 hat, dann geht durch eine Mittelwertbildung die große Variabilität verloren, ebenso bei +3 +3 -3 -3.
Bleibt es sich dagegen im wesentlichen gleich, bedeutet ein Mittelwert wenig Informationsverlust bzw. Verzerrung.

Da Du wenig Zeit hast, wäre dies aber anscheinend einer Mehrebenenanalyse (lineares gemischtes Modell in SPSS)
vorzuziehen.

[Andi63263]

Danke für die schnelle Antwort! Das ist wirklich sehr nett. Also ich werde mich wahrscheinlich für die Mittelwertbildung entscheiden. Bei der Varianzanalyse muss ich ja dann die Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung (MANOVA) nutzen, um die Mittelwerte der Podcast-Versionen zu vergleichen oder? Weil im Prinzip ja nur die unabhängige Variable "Podcast-Version" auf die jeweiligen abhängigen Variablen (Attribute) eine Auswirkung hat.

Und dann für die zweite Frage die multiple lineare Regression, da mehrere Variablen (Attribute) auf eine Variable (nur das Attribut Gesamteindruck "gefällt mir nicht/gefällt mir") oder?

[PonderStibbons]

Bei der Varianzanalyse muss ich ja dann die Mehrfaktorielle Varianzanalyse mit Messwiederholung (MANOVA) nutzen, um die Mittelwerte der Podcast-Versionen zu vergleichen oder?

MANOVA ist was anderes. Hier hingegen liegt - wenn nicht Informationen vorenthalten wurden - eine Serie von
einfaktoriellen Varianzanalysen mit Messwiederholung vor.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons