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[studiendesign123]

Hallo ihr Lieben,

ich habe folgende Frage: Ich möchte den CO2-Fußabdruck untersuchen (in Tonnen, metrische Variable) und ich möchte herausfinden, ob die Kategorie, die sich Menschen selbst zuordnen einen Einfluss auf die Höhe des CO2-Fußabdrucks haben (UV = kategorial; einige Menschen sagen, sie fühlen sich der Gruppe Frau zugehörig, andere Männer/Menschen/Studenten etc., also sie sollen selbst sagen, welcher Gruppe sie sich am meisten zugehörig fühlen).

AV = metrisch
UV = kategorial (mehrstufig)

Und dann habe ich noch die Variable " Bereitschaft zum nachhaltigen Verhalten", also quasi eine weitere UV (die metrisch ist), die ich als Kovariate einführen könnte.

Macht eine Kovarianzanalyse dann Sinn? Mir hat jemand empfohlen eine Multiple Regression durchzuführen, was in meinen Augen aber keinen Sinn macht, weil ich meine UV (also die Kategorie) ja dann Dummy kodieren müsste. Was vielleicht auch noch wichtig ist: die Gruppen sind unterschiedlich groß => es gab 240 Personen, die sich der Gruppe der Frauen zugehörig fühlen, 130 Personen, die sich der Gruppe Männer zugehörig fühlen, 60 Leute, die sich der Gruppe der Studenten zugehörig fühlen usw., wie kann ich die unterschiedliche Gruppengröße in meinen Berechnungen berücksichtigen?

Danke schonmal!:)

[PonderStibbons]

(UV = kategorial; einige Menschen sagen, sie fühlen sich der Gruppe Frau zugehörig, andere Männer/Menschen/Studenten etc., also sie sollen selbst sagen, welcher Gruppe sie sich am meisten zugehörig fühlen).

Das könnte Dutzende Kategorien zum Teil mit sehr kleinen Fallzahlen ergeben. Oder hat sich dieses Problem gar nicht eingestellt?

Und dann habe ich noch die Variable " Bereitschaft zum nachhaltigen Verhalten", also quasi eine weitere UV (die metrisch ist), die ich als Kovariate einführen könnte.

Welche Rolle soll die denn bei den theoretischen Annahmen spielen? Ist das ein Mediator (Gruppe -> Bereitschaft -> Abdruck)?
Ist die Wechselwirkung mit der Selbsteingruppierung von Interesse? Oder hat das eine noch andere Funktion?

Mir hat jemand empfohlen eine Multiple Regression durchzuführen, was in meinen Augen aber keinen Sinn macht, weil ich meine UV (also die Kategorie) ja dann Dummy kodieren müsste.

Das ist einer Varianzanalyse ziemlich äquivalent.

Wie kann ich die unterschiedliche Gruppengröße in meinen Berechnungen berücksichtigen?

Warum und wozu?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[studiendesign123]

Ich habe einen cut-off-Wert festgelegt, weshalb es sich letzten Endes um 10 Gruppen handelt, die ich miteinander vergleichen will. (cut-off-Wert von 20, also mindestens 20 Personen müssen pro Gruppe diese Kategorie angegeben haben)

Hm gute Frage, ich wollte sie mehr wie eine Art Störvariable einführen? In der Literatur findet man da gar nichts zu leider.

Und bezüglich der unterschiedlichen Gruppengrößen (Frauen = 240 Personen, Männer = 120 Personen usw.): Ist das kein Problem, dass ich unterschiedlich große Gruppen miteinander vergleichen will? Ich würde ja anschließend wahrscheinlich t-Tests durchführen, um die einzelnen Gruppen miteinander zu vergleichen. Oder kann ich das einfach machen und dann in der Diskussion sagen, dass der Vergleich teilweise schwierig ist, aufgrund der unterschiedlichen Gruppengröße?

Danke auf jeden Fall!!!

[PonderStibbons]

Ich habe einen cut-off-Wert festgelegt, weshalb es sich letzten Endes um 10 Gruppen handelt, die ich miteinander vergleichen will. (cut-off-Wert von 20, also mindestens 20 Personen müssen pro Gruppe diese Kategorie angegeben haben)

Das ist zwar nachvollziehbar, aber die Menschen, die sich unkonventioneller eingruppieren, könnten gerade spannend sein.

Hm gute Frage, ich wollte sie mehr wie eine Art Störvariable einführen? In der Literatur findet man da gar nichts zu leider.

Störvariable sagt mir nichts. Wobei stört die denn?

Je nachdem, welche Stellung sie innerhalb des theoretischen Rahmens einnimmt,
kommen unterschiedliche Vorgehensweisen in Frage.

Ist das kein Problem, dass ich unterschiedlich große Gruppen miteinander vergleichen will?

Nein. Bei unterschiedlichen Gruppengrößen sollten aber die Varianzen der abhängigen Variable in den Gruppen ähnlich sein.

Ich würde ja anschließend wahrscheinlich t-Tests durchführen, um die einzelnen Gruppen miteinander zu vergleichen.

Du wolltest ursprünglich eine Kovariate hinzufügen, dann geht das doch nicht mehr.

Oder kann ich das einfach machen und dann in der Diskussion sagen, dass der Vergleich teilweise schwierig ist, aufgrund der unterschiedlichen Gruppengröße?

Wieso kommst Du auf diesen Gedanken, was ist Deiner Ansicht nach schwierig dabei?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[studiendesign123]

Ich schreibe dir mal privat!

[PonderStibbons]

Ich schreibe dir mal privat!

Besser nicht. Ich mache das hier zum Zeitvertreib. Und die Idee, dass Mitlesende eventuell später auch was davon haben könnten, gefällt mir.
Kostenlose Einzelfallberatung per PN ist nicht so mein Ding.