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Hallo zusammen!

Ich schreibe derzeit eine Studienarbeit zum Thema Konsumenten Engagement in sozialen Netzwerken und habe eine Frage bzgl. der Untersuchungsmethode. Ich habe eine qualitative Inhaltsanalyse durchgeführt und dabei 542 Markenseiten untersucht und konnte 20 Kategorien (z.B. Produktinformation) ermitteln. Diese Kategorien wurden wir folgt kodiert: 0= nicht vorhanden; 1= vorhanden.

Jetzt möchte ich herausfinden, ob das "vorhanden" und "nicht vorhanden" der Kategorien einen Einfluss auf das Verhalten der User ht (z.B. Likes pro Beitrag, dividiert durch die Anzahl der Mitglieder pro Tag). Wenn ich es richtig verstehe, habe ich nun binäre Variablen (unabhängig) und metrisch skalierte Variablen (abhängig).

Ist hier nun eine Varianzanalyse korrekt? Mein erster Gedanke war eine Regressionsanalyse. Allerdings sind die Werte nicht linear (in dem Streudiagramm sind die Datenpunkte horizontal). Dies würde wiederum zu einer logistischen Regression passen, allerdings habe ich hier das Problem, dass die abhängige Variable nun eine kategoriale Variable sein muss. (Die Daten habe ich übrigens ins SPSS übertragen)

Ich bin dankbar, über jeden Tipp

Grüße
Sabine

Jetzt möchte ich herausfinden, ob das "vorhanden" und "nicht vorhanden" der Kategorien einen Einfluss auf das Verhalten der User ht (z.B. Likes pro Beitrag, dividiert durch die Anzahl der Mitglieder pro Tag). Wenn ich es richtig verstehe, habe ich nun binäre Variablen (unabhängig) und metrisch skalierte Variablen (abhängig).

Wenn man die Fragestellung wörtlich nimmt, dann ist das ein Haufen von t-Tests.

Oder wenn jeweils der Zusammenhang von einer kategorialen (ja/nein-)Variable
mit allen Verhaltens-Variablen simultan, dann Hotellings T².

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons