Signikanzprüfung einer Differenz
Verfasst: Do 22. Jun 2017, 19:43Hallo liebe Gemeinde,
ich bin über ein - anscheinend triviales - Problem gestolpert, was ich nicht lösen kann bzw. nicht verstehe.
Es geht um folgendes: Ich schreibe gerade meine Masterarbeit. Dabei befrage ich eine Gruppe, die sich im ersten Schritt zwischen zwei App-varianten entscheiden muss, die sich in Preis und Funktionalität unterscheiden. In einem zweiten Schritt wird eine teurere, also dritte Variante hinzugefügt und sie sollen sich wieder entscheiden. Ein bestimmter Effekt besagt, dass sich die meisten Menschen dann für die mittlere Variante entscheiden.
Nun wird der Anteil derer die B gewählt haben im binären Set {App A,App B}, wobei B die spätere mittlere Variante ist, mit P(B; A) bezeichnet. der Anteil im trinären Set {A,B,C} mit P(B; A,C). Nun gibt es eine übliche Vorgehensweise diesen Effekt zu berechnen. Zum ersten wird der relative Anteil der mittleren Variante B im Vergleich zu C berechnet: Pc(B,A) = P(B; A,C)/(P(B; A,C)+P(A; B,C). Der Effekt ist dann die Differenz Pc(B;A)-P(B,A).
Diese Differenz wird mit der Nullhypothese Pc(B;A) = P(B,A) und einem Chi^2-Test auf Signifikanz geprüft und genau das verstehe ich nicht. Pc(B;A) ist ja nur ein berechneter Wert und keine Variable. Zudem ist sie ja metrisch, denn es ist ja eine ausgerechnete Prozentzahl. Wie kann ich denn da den Chi^2-Test anwenden? Und vor allem wie in SPSS? Muss ich da neue Variablen definieren? Ich komme einfach nicht dahinter.
Vielen Dank für Eure Hilfe.
Beste Grüße,
Aron
Wenn ihr eine Quelle für die Berechnung lesen wollt währe das: Mourali, M./Böckenholt, U./Laroche, M. (2007): Compromise And Attraction Effects Under Prevention And Promotion Motivations, in: Journal of Consumer Research, Vol. 34, No. 2, S. 234-247. Und zwar genau auf Seite 236 und 237.
ich bin über ein - anscheinend triviales - Problem gestolpert, was ich nicht lösen kann bzw. nicht verstehe.
Es geht um folgendes: Ich schreibe gerade meine Masterarbeit. Dabei befrage ich eine Gruppe, die sich im ersten Schritt zwischen zwei App-varianten entscheiden muss, die sich in Preis und Funktionalität unterscheiden. In einem zweiten Schritt wird eine teurere, also dritte Variante hinzugefügt und sie sollen sich wieder entscheiden. Ein bestimmter Effekt besagt, dass sich die meisten Menschen dann für die mittlere Variante entscheiden.
Nun wird der Anteil derer die B gewählt haben im binären Set {App A,App B}, wobei B die spätere mittlere Variante ist, mit P(B; A) bezeichnet. der Anteil im trinären Set {A,B,C} mit P(B; A,C). Nun gibt es eine übliche Vorgehensweise diesen Effekt zu berechnen. Zum ersten wird der relative Anteil der mittleren Variante B im Vergleich zu C berechnet: Pc(B,A) = P(B; A,C)/(P(B; A,C)+P(A; B,C). Der Effekt ist dann die Differenz Pc(B;A)-P(B,A).
Diese Differenz wird mit der Nullhypothese Pc(B;A) = P(B,A) und einem Chi^2-Test auf Signifikanz geprüft und genau das verstehe ich nicht. Pc(B;A) ist ja nur ein berechneter Wert und keine Variable. Zudem ist sie ja metrisch, denn es ist ja eine ausgerechnete Prozentzahl. Wie kann ich denn da den Chi^2-Test anwenden? Und vor allem wie in SPSS? Muss ich da neue Variablen definieren? Ich komme einfach nicht dahinter.
Vielen Dank für Eure Hilfe.
Beste Grüße,
Aron
Wenn ihr eine Quelle für die Berechnung lesen wollt währe das: Mourali, M./Böckenholt, U./Laroche, M. (2007): Compromise And Attraction Effects Under Prevention And Promotion Motivations, in: Journal of Consumer Research, Vol. 34, No. 2, S. 234-247. Und zwar genau auf Seite 236 und 237.