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Hallo zusammen,

ich befinde mich gerade in der Planungsphase meiner Masterarbeit und schreibe hierfür gerade meinen Forschungsantrag. Nun hänge ich bei der Planung der Datenanalyse meiner letzten zwei Hypothesen fest.

Erst mal zum Hintergrund bzw. der Fragestellung: Es geht um den Einfluss des komparatives Kontexts (kongruente versus inkongruente Situationen) auf Urteilsprozesse. Grundlage hierfür ist das Stereotype Content Model, das zwei Dimensionen von Stereotypen (Wärme und Kompetenz) annimmt.

Meine Variablen sind:

- UV1: Nationen (Spanien/Deutschland) -> between subject variable, nominal
- UV2: Zielberufe (Manager/Kindergärtner) -> within subject variable, nominal
- UV3: Bewertungsdimension (Wärme/Kompetenz) -> within subject variable
- AV: Metastereotypisches rating in den Dimensionen Wärme bzw. Kompetenz, für beide Dimensionen ordinal
- Moderatoren: SDO/Empathie, ordinal

Meine Hypothese 1 ist, dass Spanien und Deutschland inkongruente Positionen in dem Bewerungsraum annehmen (Spanier: Hoch in Wärme/Niedrig in Kompetenz; Deutsche: Hoch in Kompetenz/Niedrig in Wärme).
Hypothese 2 ist, dass diese Inkongruenz zu einer Über- bzw. unterschätzung der Metastereotypischen ratings in Abhängigkeit der Zielberufe führt, d.h., dass Deutsche z.B. beim Zielberuf "Kindergärtner" ihre Wärme unterschätzen und ihre Kompetenz überschätzen.

Nun zum Problem: Meine 3 bzw. 4 Hypothese ist, dass dieser Effekt in inkongruenten Situationen durch zwei Moderatoren (Empathie und Social Dominance Orientation) beeinflusst wird, wobei ich davon ausgehe, dass hohe Empathie zu geringeren und hohe SDO zu höheren Metastereotypischen ratings führt.

Nun interessiere ich mich ja für folgendes: Wird das in Hypothese 2 postulierte Muster durch die Moderatoren verstärkt oder abgeschwächt?
Um das Muster zu vereinfachen hatte ich mir überlegt eine "dominante" (Spanier: Wärme, Deutsche: Kompetenz) und eine "nicht-dominante" (Spanier: Kompetenz, Deutsche: Wärme) Bedingung zu erstellen, um die UV "Bewertungsdimension" rauszulösen. Dann könnte ich mir ja angucken, ob die neue UV "dominanz" mit den Moderatoren SDO bzw. Empathie interagiert.

Da ich den Wald vor lauter Bäumen gerade nicht mehr sehe, meine Fragen: Meine Moderatoren sind ordinalskaliert (5-stufige und 7-stufige Likertskalen), die UV ist nominal. Hier müsste ich im normalfall eine dummykodierung der Moderatoren vornehmen oder? Oder macht es vielleicht (auch inhaltlich) mehr Sinn unter Beachtung der Verteilung eine Unterscheidung in hoch und niedrig vornehmen? Mich interessiert ja, wie sich hohe bzw. niedrige Ausprägungen der Moderatoren auswirken. Bei der Wahl des statistischen Verfahrens: Würde ich hier die Interaktion mit einer 2x2 ANOVA für zwei dichotomisierte Variab-
len berechnen können?

Vorab ganz herzlichen Dank für die Hilfe.

Beste Grüße
faju26

Meine Moderatoren sind ordinalskaliert (5-stufige und 7-stufige Likertskalen),

nutzung-des-forums-f44/likertskalen-und-anderes-t9192.html

Wie sehen die Messungen dieser beiden Variablen konkret aus (Stimulus, Responseformat)?

Mit freundichen Grüßen

PonderStibbons

Hallo PonderStibbons,

vorab danke für den Link!

Es handelt sich jeweils um zwei Übersetzungen standardisierter Fragebögen in die beiden Zielsprachen (Deutschland, Spanisch).

Der Fragebogen der SDO erfasst hat 8 items, die Skala reicht von 1 (strongly oppose) bis 7 (strongly favor).
Link zum Fragebogen: https://www.researchgate.net/publication/292147490_SDO7_8-item_Short_Scale

Der Fragebogen der Empathie (Subdimension Empathetic Concern) erfasst hat 4 items, die Skala ist fünfstufig: nie - selten - manchmal- oft - immer
Link zum Fragebogen: http://fetzer.org/sites/default/files/images/stories/pdf/selfmeasures/EMPATHY-InterpersonalReactivityIndex.pdf

Diese beiden Variablen werden miterhoben, aber nicht manipuliert. Der Stimulus (Zielberuf) wird für die beiden Versuchsbedingungen (Nation) variiert, wobei jeweils die zwei Dimensionen (Wärme/Kälte) mit einem Fragebogen erfasst werden.

Demnach hast Du einen Moderator als Summenscore von (potenziell) 8 bis 56 Punkten
und einen weiteren Moderator als Summenscore von (potenziell) 0 bis 16 Punkten?

Anscheinend ist der Begriff "Likert" hier fehl am Platz, aber dennoch wird vermutlich
der jeweilige Summenscore als quasi intervallskaliert behandelt? Die Handanweisung
der Verfahren sollte darüber Auskunft geben.

Annehmend, dass man die Scores als intervallskaliert behandelt, verstehe ich
das Problem nicht bzw. wieso Dummy-Variablen in Betracht gezogen werden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Genau, das ist richtig so.

Ich gehe davon aus, da Studien, die diese Skalen ebenfalls nutzten, die Hypothesen mit t-Tests und der ANOVA überprüften.

Ich glaube was in meinem Kopf für Probleme sorgt ist, dass die UV und AV meiner Versuchsanordnung nicht klar "erkenntlich" sind und ich mir deshalb nicht sicher bin, welches Verfahren ich für die Moderatorenanalyse nutzen soll. Meine Hypothese ist ja nun, dass SDO und Empathie in der inkongruenten Situation die Auswirkung der UV auf die AV moderieren. Ich habe als Variablen:

UV: dominant versus. nicht dominant (Nominalskalenniveau)
AV: Metastereotypisches Rating (auf den Dimensionen Wärme bzw. Kompetenz, Intervallskalenniveau wird angenommen)
Moderatoren: SDO und Empathie (Intervallskalenniveau wird angenommen)

Ich gehe intuitiv davon aus, dass ich hierfür dann eine Regressionsanalyse benötige?
Eine weitere Frage, die sich mir aufwirft ist: Es ist bis dato ziemlich wenig über den Einfluss der Moderatoren bekannt. Macht es nicht vielleicht mehr Sinn auf eine ANCOVA zurückzugreifen und keine konkreten Hypothesen aufzustellen?

Du kannst eine lineare Regression mit Interaktionsterm oder eine Kovarianzanalyse rechnen,
das bleibt sich weitgehend gleich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons