Welche Analyse brauchen wir?

Alles zu (M)ANOVA, ALM...

Welche Analyse brauchen wir?

Beitragvon BiStat » Di 2. Feb 2021, 12:31

Mein erstest Mal hier und ich hoffe auf euren Rat:
Online Studie (Fragebogen) zur Mediennutzung während und vor Corona.
Als ein within subject design (Messwiederholung) mit zwei Zeitpunkten (t1 und t2) die gleichzeitig erhoben wurden! Eine Frage in die Vergangenheit eine zum hier und jetzt.
Wir haben 8 Medien (bspw. Face-to-face Kontakt, WhatsApp, Instagram...) betrachtet und zu jedem konnte auf einer Likert Skala von 0 bis 5 geantwortet werden.
Dazu wurde Alter metrisch erhoben.

Frage: wir wollen 1) wissen wie sich die Mediennutzung zwischen t1 und t2 unterscheidet und haben dafür 8 t-Test gerechnet (mir ist bewusst, dass die Skalierung dabei kritisch ist und die Lösung nicht hübsch, aber das ist im Zweifel ok so) . 2) wir wollen wissen wie Alter die Nutzung und Veränderung beeinflusst hat.

Was muss ich rechnen, wenn ich die beiden Zeitpunkte (dichotom) , Alter (metrisch) und 8 Medien (je auf einer Likert Skala von 1 bis 5) einbeziehen will? Eine MANCOVA?
Und wenn ja, wie interpretiere ich da den Output? Ich habe das mal probiert aber bekomme da keine Posthoc Tests zu hin (Interaktionseffekte waren signifkant).

Danke für eure Hilfe!
BiStat
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Re: Welche Analyse brauchen wir?

Beitragvon bele » Di 2. Feb 2021, 13:48

Hallo BiStat,

ich denke, das kommt auf eine Präzisierung der Fragestellung an: Wenn Ihr denkt, dass in Bezug auf das Alter Face-to-face und Tiktok zwei ganz verschiedene Sachen sind dann ist es richtig, für jede dieser verschiedenen Sachen eine eigene Auswertung, einen eigenen Test zu rechnen (z. B. den t-Test, wenn Du Dir hinsichtlich der Freigiebigkeit beim Skalenniveau sicher bist).

Die MANOVA würde implizieren, dass deine 8 Medien ein gemeinsames Konstrukt abfragen, vielleicht so etwas wie "Kommunikationsfreude im Lockdown"? Persönlich würde ich das für eine steile These halten und vorschlagen, dass Du als erstes mit einer Faktorenanalyse untersuchst, ob es da wirklich einen ausgeprägten gemeinsamen Faktor gibt oder ob vielleicht nur fünf von acht Medien zu einem Faktor zusammengefasst werden sollten. Persönlich würde ich erst danach jeder Analyse trauen, die alle acht in einen Sack steckt.

JMTC,
Bernhard
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Re: Welche Analyse brauchen wir?

Beitragvon PonderStibbons » Di 2. Feb 2021, 14:07

BiStat hat geschrieben: zu jedem konnte auf einer Likert Skala von 0 bis 5 geantwortet werden.

Falls es sich nur jeweils 1 Item handelt, dann nenne es bitte nicht Likert-Skala.
Likert-Skala bezeichnet nicht das Antwortformat eines Items, sondern ein
Messinstrument, das aus mehreren Likert-Items besteht, die addiert werden.
Zudem wundert mich bei der Fragestellung die Etikettierung als Likert-Typ-
Item. Anscheinend ging es um Häufigkeitsaussagen? Wie sieht denn das
Antwortformat genau aus?

Mit freundlichen Grüße

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Re: Welche Analyse brauchen wir?

Beitragvon BiStat » Di 2. Feb 2021, 16:33

Vielen lieben Dank für die schnellen Reaktionen!

Die Frage war nach der Häufigkeit der Nutzung (nie, selten, gelegentlich, häufig, sehr häufig).

Tatsächlich habe ich über eine Faktoranalyse auch schon nachgedacht. Eigentlich würden wir aber gerne für alle 8 Items einzeln schauen wie das Alter sie beeinflusst. Das kann ich mit t-Tests nicht. Wenn die (M)ANOVA nicht geht, weil es nicht ein Konstrukt ist, müsste ich dann wohl doch die multiple Regression nehmen oder?
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Re: Welche Analyse brauchen wir?

Beitragvon PonderStibbons » Di 2. Feb 2021, 16:48

Die Frage war nach der Häufigkeit der Nutzung (nie, selten, gelegentlich, häufig, sehr häufig).

Das ist 0 bis 4 oder 1 bis 5, wo ist die fehlende Stufe?

Wenn du das tatsächlich als intervallskaliert behandeln willst, kannst Du eine Messwiederholungs-
Varianzanalyse für jedes betrachtete Item rechnen und "Alter" als zusätzlichen Prädiktor hinein
nehmen; die Wechselwirkung Zeitpunkt*Alter wäre das, was Dich interessiert. Oder Du nimmst einfach
den Differenzwert prä-post und regressierst den auf Alter.

Falls Du das als ordinal ansiehst, kannst Du für jeden Probanden auch berechnen, ob der
Wert eines Items gestiegen, gleich geblieben oder gesunken ist. Dadurch erhältst Du
3 Probandengruppen, die Du hinsichtlich Alter vergleichen kannst (einfaktorielle
Varianzanalyse).

Mit freundlichen Grüßen

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