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Hallo liebes Forum!

Ich sitze gerade an der Auswertung einer eigenen Untersuchung und würde mich über etwas Rat freuen. Die Studie untersucht den Einfluss verschiedener Faktoren auf die Weiterleitungs- und Kaufabsicht bei viralen Videos.

Die Variablen sind:
- Weiterleitungsabsicht (einzelnes(!) ordinales Item Likert-Skalen-Typ)
- Kaufabsicht (Rest alle in ordinalen 7-stufigen Likert-Skalen)
- Wahrgenommene Persuasionsabsicht, PP
- Einstellung zum Video, Aad
- Einstellung zur Marke, Ab
- Medieninvolvement
- Produktinvolvement
- Einstellung Werbung allgemein

Es handelt sich um eine explanative Forschung mit experimtentellen Setting. Zufällig gezogene Stichprobe N= 140, Aufteilung in gleichgroße Experiment- und Kontrollgruppe. Ich arbeite mit SPSS.

Ich würde die Variablen, zB. PP, anhand MEAN (Item1 + Item2 + Item3) berechnen. Dann mit Mann-Whitney U die beiden Gruppen auf Unterschiede vergleichen.

Um die Wirkung zu erfassen möchte ich verschiedene Regressionsanalysen durchführen, also bspw. die Weiterleitungsabsicht als AV und die anderen als UVs, und dann die Kaufabsicht als AV oder auch die Einstellung zur Marke als AV. Die anderen Variablen dann jeweils als Regressoren testen. Das wären dann vier einzelne multiple Regressionsanalysen. Dort nehme ich schon auch immer die gesamte Stichprobe, oder?

Nun habe ich das Problem der ordinalen Daten. Wenn ich das richtig sehe habe ich drei Optionen:

1. Eine ordinale Regression durchführen (SPSS erstellt Dummy Variablen und liefert Ergebnisse)
2. Argumentieren, dass die Likert-Skalen auch als Intervall Messung zählt. (es handelt sich quasi immer um „Stimme zu“ „Stimme eher weniger zu“ usw.) und eine lineare Regression durchführen
3. Eine lineare Regression mit Dummy Variablen.

Gibt es noch andere Möglichkeiten, die ich übersehen habe?

Ich liebäugel etwas mit Option 2, habe da auch Literatur dazu gefunden, die den Einsatz rechtfertigen. Stimmt es, dass Option 3 mit Dummy Variablen bei so vielen Einflussvariablen (mit jeweils 7 Ausprägungen) die Aussagekraft begrenzt ist? Oder ist das im Vergleich zu Option 1 sowieso Schwachsinn? Manche argumentieren, dass der Unterschied zwischen Option 1 und 2 nicht groß ist und das Option 2 dann die angenehmere ist. (Daher tendiere ich wohl dazu )

Ich habe mittlerweile gefühlt so viele verschiedene Meinungen dazu gelesen, dass sich alle fünf Minuten meine eigene Meinung ändert. Daher würde ich mich über Gedanken dazu sehr freuen! Hoffentlich habe ich mein Anliegen verständlich formuliert.

Vielen Dank und liebe Grüße,

Sebastian

Hoffentlich habe ich mein Anliegen verständlich formuliert.

Müsste ich für mich mit nein beantworten. Was genau und konkret ist Dein statistisches Problem? Und wofür ist das Ganze eigentlich gedacht, eine Abschlussarbeit?

Mit freundliche Grüßen

PonderStibbons

Danke für Deine Antwort! Ja, es handelt sich um eine Abschlussarbeit

Mein statistisches Problem ist, dass ich mir nicht sicher bin, welche Regression ich auf welche Weise anwenden darf und welche in diesem Fall auch halbwegs sinnvoll ist.
Ist es bei der Option 2 so, wenn ich argumentiere, dass die Items auch als intervallskaliert interpretiert werden können, dass ich einfach die Werte nehmen kann und in SPSS eine lineare Regression ausführen kann?

Beste Grüße

Das sind keine Likert-Skalen (die bestehen aus mehreren Items vom Likert-Typ,
deren Werte summiert werden), sondern eben einzelne Items vom Likert-Typ, mit
Antwortskalen im Likert-Format. Erstere werden als intervallskaliert behandelt,
und darauf beziehen sich sachkundige Diskussionen des Themas (man findet im
Netz jede Menge "Ratgeber"-Seiten, deren Autoren das verschwurbeln). Letztere sind
ordinal. Wenn Du Deine Likert-Items als intervallskaliert behandeln willst, dann müsstest
Du das mit Deinem Abnehmer/Betreuer besprechen, ob er das akzeptiert. Da nicht nur
die Absolventen, sondern anscheinend auch die meisten aller Betreuer/Abnehmer Likert-
Antwortformate mit Likert-Skalen durcheinanderwerfen, steht die Chance nicht schlecht,
dass das durchkommt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Nochmals vielen Dank für deine Antwort

Wie ich oben geschrieben habe, handelt es sich bei der Weiterleitungsabsicht um ein einzelnes Likert-Typ-Item, der Rest sind schon Itembatterien.
Auch da bin ich gerade verunsichtert: Werden die Items einfach zur Summe addiert oder ermittelt man den MEAN, damit man einzelne Variablen/Werte bekommt für die Regressionen?

Und da die Weiterleitungsabsicht als eine AV nur ein Item vom Likert-Typ ist, muss ich dann wohl eine ordinale Regression anwenden.

Beste Grüße,

Sebastian

Wie ich oben geschrieben habe, handelt es sich bei der Weiterleitungsabsicht um ein einzelnes Likert-Typ-Item, der Rest sind schon Itembatterien.

Ach so. Der Aussage "Rest alle in ordinalen 7-stufigen Likert-Skalen" entnahm ich, dass es Items seien.

Auch da bin ich gerade verunsichtert: Werden die Items einfach zur Summe addiert oder ermittelt man den MEAN, damit man einzelne Variablen/Werte bekommt für die Regressionen?

Das ist statistisch 100% äquivalent, sofern es keine fehlenden Werte gibt.

Da Deine Prädiktoren also alle intervallskliert sind und nur die abhängige Variable ordinalkaliert, liegt die erwähnte ordinale Regression in der Tat am nächsten.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons