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[marv777]

Hallo zusammen,

ich möchte ein Online-Experiment durchführen bei dem die Teilnehmer 6 Fragen beantworten (Antwort jeweils auf einer Wahrscheinlichkeitsskala). Bei jeder Frage wird eines von X zufälligen Bildern angezeigt. Dieses Bild erfüllt den jeweligen Faktor entweder oder nicht. Die 6 UVs werden also dichotom gemessen.

Das ganze kann man ja m.M.n. mittels einer mehrfaktoriellen Varianzanalyse auswerten?! Jetzt frage ich mich jedoch, wie man den Effekt den bspw. die erste UV auf die zweite UV hat misst. Sprich je nachdem welches Bild bei der 1. Frage angezeigt wird, könnte dies ja Auswirkungen auf die 2., 3. Frage usw. haben. Das wären ja die Interaktionseffekte. Habe ich bei 6 UVs nicht extrem viele Interaktionseffekte und ist dies händelbar?

VG

[PonderStibbons]

Dieses Bild erfüllt den jeweligen Faktor entweder oder nicht. Die 6 UVs werden also dichotom gemessen.

Verstehe ich leider nicht. Vielleicht beschreibst Du einmal die konkrete Fragestellung und den konkreten Versuchsaufbau.

VG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[marv777]

Also im Fragebogen sollen Bilder von Foren gezeigt werden. Ziel ist es zu ermitteln, ob das Erfüllen bestimmter Eigenschaften einen (pos) Einfluss auf das Verhalten der Teilnehmer eines solchen Forums hat. Die abhängige Variable also das Verhalten der Teilnehmer wird auf einer 5-Punkt Skala gemessen.

Öffnet man nun den Fragebogen sieht man das Bild eines Forums, welches Faktor 1 (1. unabhängige Variable), zB das Vorhandensein eines Rankings der aktivsten Nutzer, entweder erfüllt oder eben nicht (welches Bild angezeit wird basiert auf einem Zufallsmechanismus). Und so geht das dann mit den unabhängigen Variablen 2-6 weiter. Hier wird auch immer jeweils ein Bild angezeigt welches den jeweiligen Faktor entweder erfüllt oder nicht.
Zu jedem Bild werden die Teilnehmer gefragt wie wahrscheinlich eine Teilnahme in einem solchem Forum wäre (gemessen auf einer 5 Punk Skala)

[PonderStibbons]

Und was wäre daran mehrfaktoriell? Das sieht nach 6 unabhängigen Experimenten aus. Mehrfaktoriell wäre es, wenn in jedem Bild alle 6 Merkmale vorhanden/nicht vorhanden sein können, aber das ergäbe 2 hoch 6 Verschsbedingungen.

Jetzt frage ich mich jedoch, wie man den Effekt den bspw. die erste UV auf die zweite UV hat misst.

Wieso willst Du ihn messen? Oder meinst Du, dass Du solche Effekte kontrollieren/ausschließen möchtest? Das ginge durch randomisierte Darbietung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[marv777]

Ok also ich dachte wenn man 6 UVs hat dann wäre das mehrfaktoriell

Also jeder Teilnehmer sieht bspw. zuerst ein Bild mit/ohne (zufällig) "Ranking der aktivsten Nutzer" (UV1) und wird dann nach der Wahrscheinlichkeit gefragt (Skala 1-5) sich dort zu beteiligen. Danach sieht der Teilnehmer zB ein Bild/Situation mit mit/ohne der Tatsache, dass man "Geld für das Posten bekommt" (UV2) und wird wieder nach der Wahrscheinlichkeit gefragt (Skala 1-5) sich dortzu beteiligen (abhängige Variable). Das geht dann für alle 6 UVs so.

Ich dachte man müsste den Interaktionseffekt testen. Also kann es sein, dass wenn ich als erstes das Bild/die Situation mit "Ranking der aktivsten Nutzer", dies Auswirkung auf alle weiteren Fragen hat. Kann es sein, dass wenn ich als erstes das Bild mit "Ranking der aktivsten Nutzer" und dann das Bild mit "Geld für das Posten" sehe dies Auswirkungen auf den Rest hat usw.

Das könnte man durch randomisierte Darstellung vermeiden? Ich habe mich das auch schon gefragt aber ist es nicht so, dass es dann trotzdem sein kann, dass zB 20 Leute zuerst die Frage mit dem "Geld für Posten" sehen und genau diese Leute dann bestimmte andere Fragen zB höher beantworten?

[PonderStibbons]

also ich dachte wenn man 6 UVs hat dann wäre das mehrfaktoriell

Mehrfaktoriell wird es, wenn Du einen entsprechenden Versuchs- und Auswertungsplan hast.

Also jeder Teilnehmer sieht bspw. zuerst ein Bild mit/ohne (zufällig) "Ranking der aktivsten Nutzer" (UV1) und wird dann nach der Wahrscheinlichkeit gefragt (Skala 1-5) sich dort zu beteiligen. Danach sieht der Teilnehmer zB ein Bild/Situation mit mit/ohne der Tatsache, dass man "Geld für das Posten bekommt" (UV2) und wird wieder nach der Wahrscheinlichkeit gefragt (Skala 1-5) sich dortzu beteiligen (abhängige Variable). Das geht dann für alle 6 UVs so.

Wie gesagt das sind 6 unabhängige Experimente. Und da Deine abhängige Variable oridnalskaliert ist, wäre eine Auswertung per Varianzanalyse ohnedies nicht lege artis.

Ich dachte man müsste den Interaktionseffekt testen. Also kann es sein, dass wenn ich als erstes das Bild/die Situation mit "Ranking der aktivsten Nutzer", dies Auswirkung auf alle weiteren Fragen hat. Kann es sein, dass wenn ich als erstes das Bild mit "Ranking der aktivsten Nutzer" und dann das Bild mit "Geld für das Posten" sehe dies Auswirkungen auf den Rest hat usw.

Sicher kann das sein. Aber interessiert es Dich inhaltlich? Es wären, soweit ich sehe, allenfalls Artefakte durch die Versuchsdurchführung.

Ich habe mich das auch schon gefragt aber ist es nicht so, dass es dann trotzdem sein kann, dass zB 20 Leute zuerst die Frage mit dem "Geld für Posten" sehen und genau diese Leute dann bestimmte andere Fragen zB höher beantworten?

Wenn je 20 Leute das Geld-Experiment als Erstes bzw. nach Experiment A, B, C, D, bzw. E durchführen, kannst Du natürlich mal
schauen, ob es dadurch Unterschiede bei der Antwort im Geldexperiment gab.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[marv777]

Was müsste man denn für eine Auswertungsmethode benutzen?

Probelm ist das man in den Daten wenn man sich diese bspw. in Excel ausgeben lässt nicht sehen kann, wer welche Frage zuerst beantwortet hat?
Was würdest du mir raten bzgl. Interaktionseffekten zu tun? Inhaltlich könnte man ja schon sagen könnte es einen Unterschied machen, ob jemand zuerst das "Geld-Experiment" gemacht hat und das was anderes oder andersrum.

[marv777]

Also meinst du man könnte den Weg der Randomisierung wählen und das wäre so ok?

Um diese Effekte zu messen bräuchte man ja auch eine gewisse Stichprobengröße. Um z.b. zu testen ob Faktor 1 (Ausprägung 1) +2(Ausprägung 1) +3(Ausprägung 1) Auswirkung auf Faktor 6 hat, müsste man ja einige Teilnehmer haben die die Fragen genauso beantwortet haben. Das könnte bei 200-250 Teilnehmern schwierig sein oder?

[PonderStibbons]

Was müsste man denn für eine Auswertungsmethode benutzen?

6 getrennte U-Tests, scheint mir.

Um diese Effekte zu messen bräuchte man ja auch eine gewisse Stichprobengröße. Um z.b. zu testen ob Faktor 1 (Ausprägung 1) +2(Ausprägung 1) +3(Ausprägung 1) Auswirkung auf Faktor 6 hat, müsste man ja einige Teilnehmer haben die die Fragen genauso beantwortet haben. Das könnte bei 200-250 Teilnehmern schwierig sein oder?

Wenn interessiert das denn zu testen, jetzt mal im Ernst? Wer hat was davon? Was für Erkenntnisse bringt das? Hat es was mit Deiner eigentlichen Fragestellung zu tun?

Wenn randomisiert wurde, hat man einen ausgemittelten Gesamteffekt über alle 6 Möglichkeiten hinweg, falls es solche Reihenfolgeeffekte überhaupt gibt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[marv777]

Danke!

Ich dachte man müsste das testen, weil halt sonst jemand sagen kann, dass diese Interaktionseffekte viel ausmachen könnten etc.

Ok also meinst du, dass durch die Randomisierung solche etwaigen Effekte (wenn Sie denn da wären) reduziert werden könnten? Also eine Randomisieurng wäre deiner Meinung nach die richtige Lösung in diesem Fall?
Was hälst du für eine Stichprobengröße für angemessen?