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[newdimension]

Hallo zusammen,

für meine Masterarbeit (Veränderte Gewaltwahrnehmung im Medium Film seit den 1980er Jahren) habe ich einen Onlinefragebogen erstellt. 258 Personen haben vollständig teilgenommen. Dabei wurden auch 6 Filmszenen (40 - 60 Sek.) gezeigt, deren Gewaltdarstellung die Probanden jeweils mit 8 Items per Likert-Items (1-stimme gar nicht zu- 2 - 3 - 4 - 5 stimme voll und ganz zu) bewerten sollen. Die Items waren z.B "realitätsnah", "schockierend"und "billig". Mit jeder Szene wurde gefragt, ob diese schon bekannt war (ja/nein/unsicher).

Ziel sollte sein, inwieweit Gewaltdarstellungen von älteren Filmen anders eingeschätzt werden als neuere. 2 Szenen (älterer - neuerer Film) ähneln sich jeweils in ihrer gezeigten Gewaltdarstellung. Dort soll nun geschaut werden, wie die Items bewertet werden.

Nun stellt sich die Frage der Analyse: Einfaches Ablesen der Mittelwerte der Items wäre ja möglich. Des Weiteren habe ich eine ANOVA für die jeweilige Szene durchgeführt mit den Gruppen "Szene gesehen ja/nein/unsicher" als UV und die 8 Items eben als AV.

Die Frage ist nun aber, wie ich die zwei Szenen (alt-neu) direkt mit ihren Unterschieden in der Beantwortung der Items in einem statistischen Test vergleichen kann?

In einem Vortrag im Kolloquium wurde mir eine MANOVA nahegelegt. Aufgrund von Krankheit konnte ich jedoch nicht näher mit meinem Betreuer darauf eingehen.

Vielen Dank für die Hilfe.

[PonderStibbons]

Dabei wurden auch 6 Filmszenen (40 - 60 Sek.) gezeigt

Jedem alle 6 oder jedem nur eine?

Ziel sollte sein, inwieweit Gewaltdarstellungen von älteren Filmen anders eingeschätzt werden als neuere. 2 Szenen (älterer - neuerer Film) ähneln sich jeweils in ihrer gezeigten Gewaltdarstellung.

Demnach hast Du 3 Faktoren- Bekanntheit (3 Stufen), Art der Gewalt (3 Stufen),
Alter (2 Stufen)?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[newdimension]

Jeder hat alle 6 Szenen gesehen und bewertet.

Es gab insgesamt 8 Items: realitätsnah, schockierend, exzessiv, billig, glaubwürdig, ästhetisch, beängstigend, atmosphärisch. Alle mussten von 1-5,wie beschrieben, bewertet werden.

Der Faktor *alte Szene* und *neue Szene* als UV bereitet eben Probleme, da jeder ja alles gesehen hat und auch jeweils individuell bewertet hat.


MfG

[strukturmarionette]

Hi,

Der Faktor *alte Szene* und *neue Szene* als UV bereitet eben Probleme, da jeder ja alles gesehen hat und auch jeweils individuell bewertet hat.

Welche UVs konkret sollen denn zusätzlich zu dieser einen UV in die Modelle einfließen?

Gruß
S.

[newdimension]

Hi,

Der Faktor *alte Szene* und *neue Szene* als UV bereitet eben Probleme, da jeder ja alles gesehen hat und auch jeweils individuell bewertet hat.

Welche UVs konkret sollen denn zusätzlich zu dieser einen UV in die Modelle einfließen?

Gruß
S.

Da ich noch jeweils Genres wie z.B Actionfilm, Horrorfilm, Komödie nach Beliebtheit (wieder Likert-Items 1 bis 5) abgefragt hätte, kann ich diese als UV noch verwenden.
Zumal sich ein Szenenvergleich zwischen zwei Horrorsequenzen, andere zwischen Actionsequenzen abspielen.

Des Weiteren habe ich abgefragt, wie man heute allgemein den Anteil an Gewalt im TV/Kino einschätzt (wieder 5 stufig von "zu niedrig" über "okay" bis "zu hoch")
Damit könnte man ja herausfinden, ob eine allgemein negative Einstellung zu Gewalt, auch zu einer strikteren Bewertung der 8 Items der jeweiligen Szenen führt.

Soziodemografische Daten wurden natürlich ebenfalls erhoben und könnten als UV genommen werden.

Edit: Ich sollte noch dazusagen, dass ich explorativ vorgehe um Zusammenhänge zu entdecken und Hypothesen erst zu generieren.


MfG

[strukturmarionette]

Hi,

bei so vielen UVs und AVs wäre es m.E. ratsam, sich zunächst am aktuellen Forschungsstand, einschlägigen Veröffentlichungen zum Thema zu orientieren und dieses zu erarbeiten.
Reines Ausprobieren ('Explorativ') führt oft zu nichts.

Wenn diese Arbeiten abgeschlossen sind, ergeben sich gewiss sinvolle Fragestellungen zur Einbindung der Variablen für Fragestellungen einer Masterarbeit.
Aufgrund Deines Stichprobenumfanges ließe sich vieles Interessantes berechnen.

Gruß
S.