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Hallo zusammen,

ich würde gerne meine Daten mittels Vignetten erheben. Die Probanden sollen sich in eine (von drei) Situation hineinversetzen und danach auf metrischen Skalen verschiedene Sachen aus der Situation beurteilen.
Der variierte Faktor in den Vignetten ist ausschließlich die Art der Hilfe, die die Probanden bekommen (voll, mittel, leicht).
Sie sollen daraufhin Zufriedenheit, Autonomie, Wahrgenommenen Support und Psychologische Kosten der Hilfe auf Likert-Skalen bewerten. Es wird vermutet, dass die Effekte des Faktors auf Zufriedenheit durch die anderen drei Erklärt werden können. Dazu soll im Anschluss mit PROCESS eine parallele Mediation gerechnet werden.
Meine Frage nun:
Ergibt das "nur" drei Vignetten (die drei Ausprägungen der Hilfe), oder muss ich die vermuteten Mediatoren auch systematisch variieren? Die sind ja mehr oder weniger "abhängig" von der Ausprägung des Faktors, auch wenn sie im statistischen Modell nicht als AV auftauchen.

Viele Grüße

Hi,

ich würde gerne meine Daten mittels Vignetten erheben

1.)
- was ist in deinem Modell die AV und wie wird das gemessen?
..

Gruß
S.

Hi,

die Vignette soll ein Arbeitsszenario beschreiben, in das die Probanden sich reinversetzen sollen.
Die AV ist dann Arbeitszufriedenheit und wird auf einer 7-Stufigen Likert-Skala mit 7 Items erhoben.

Gruß

Hi,

- also eine intervallskalierte AV.
- ok?

__
- Und was sind jeweils UV(s)? und Mediator(en)? Wie werden die gemessen?

__
- Was ist das?

Probanden bekommen (voll, mittel, leicht).

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- Wie lauten deine Arbeitshypothesen?

Gruß
S.

Hi,

Und was sind jeweils UV(s)? und Mediator(en)? Wie werden die gemessen?

UV ist die Art der Hilfe mit drei Ausprägungen (voll, mittel, leicht). Das ist die Manipulation, die durch das Design erzeugt werden soll. Das Setting ist bei allen gleich, nur der Umfang der Hilfe variiert.

Mediatoren sind wahrgenommene Autonomie, wahrgenommener Support und Psychologische Kosten der Hilfe (z.B. Eingeständnis von Inkompetenz) sein. Die werden auch alle mit 7-stufigen Likert-Skalen gemessen.

Wie lauten deine Arbeitshypothesen?

Grob:

- Probanden, die volle Hilfe erhalten, haben die niedrigste wahrgenommene Autonomie.
- Probanden, die mittlere Hilfe erhalten, haben niedrigere wahrgenommene Autonomie als Probanden, die leichte Hilfe erhalten.
- Wahrgenommene Autonomie beeinflusst Arbeitszufriedenheit positiv.

- Probanden, die volle Hilfe erhalten, haben den höchsten wahrgenommenen Support.
- Probanden, die mittlere Hilfe erhalten, haben höheren wahrgenommenen Support als Probanden, die leichte Hilfe erhalten.
- Wahrgenommener Support beeinflusst Arbeitszufriedenheit positiv.

- Probanden, die volle Hilfe erhalten, haben die höchsten psychologischen Kosten.
- Probanden, die mittlere Hilfe erhalten, haben höhere psychologische Kosten als Probanden, die leichte Hilfe erhalten.
- Psychologische Kosten beeinflussen Arbeitszufriedenheit negativ.

___

Die letzte Idee war, das im einfaktoriellen between-subjects Design abzufragen und über das PROCESS-Tool eine parallele Mediation mit kategorialer x-Variable zu rechnen. Die "leicht"-Kategorie bildet dabei dann die Referenzkategorie, damit ich die ersten beiden Teilhypothesen daran überprüfen kann. Die jeweils dritten Teilhypothesen sollten dann anhand der Regression überprüft werden, die PROCESS von der AV auf die Mediatoren rechnet.

Gruß

Hi,

- sorry, versteh ich nicht

Gruß
S.