STATISTIK-FORUM.de

Hallo zusammen,

für ein empirisches Forschungsprojekt benötigen wir dringend Hilfe von Statistik Profis.

Wir untersuchen "Haben Marken einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft in Bezug auf die vier Kaufentscheidungstypen". Mithilfe des Programms PSPP wollen wir nun den Einfluss der moderierenden Variablen auf die verschiedenen Kaufentscheidungstypen (unterteilt in der Van Westendorp Methode) analysieren. Die Variablen Geschlecht und Bildung sind bsp. in 2 Gruppen unterteilt. Beruf und Alter werden in 4 Gruppen unterteilt. Wie können wir nun schauen ob Geschlecht einen Einfluss auf die Variablen extensiv_zu teuer, extensiv_günstig, extensiv_zu günstig und extensiv_günstig hat mithilfe von PSPP ?
Im Anhang ein Bild der Variablenübersicht.

Vielen Dank für alle hilfreichen Kommentare

Hi,

- zunächst die statistische Anwendungsvoraussetzung einer intervallskalierten AV bei varianzanalytischen Verfahren beachten..
und:
http://www.spss-forum.de/tests-und-grup ... t2886.html

Gruß
S.

für ein empirisches Forschungsprojekt benötigen wir dringend Hilfe von Statistik Profis.

Professionelle Statistikberatungen gibt es so einige im Netz, auch der Betreiber dieses Forums hat eine.

Wir untersuchen "Haben Marken einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft in Bezug auf die vier Kaufentscheidungstypen".

Wie sah das Erhebungsdesign konkret aus, welche Variablen wurden erhoben und wie gemessen. wie groß ist die Stichprobe?

Einfluss der moderierenden Variablen auf die verschiedenen Kaufentscheidungstypen

Ist Kaufentscheidungstypen die abhängige Variable oder eine unabhängige Variable?

Beruf und Alter werden in 4 Gruppen unterteilt.

Das ist bei einer intervallskalierten Variable wie Alter in aller Regel unnötig bzw. schädlich.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Vielen Dank für die Antwort.

Es wurden die Variablen Geschlecht (m/w), Alter (freie Angabe), Beruf (verschiedene Auswahlmöglichkeiten), Bildungsabschluss (versch. Auswahlmöglichkeiten), Markenaffinität (Likert-Skala) und N=232. Es ist ein kleines Forschungsprojekt deswegen auch eine kleine Stichprobe.
Es gab zwei Umfragendesigns, einmal mit Noname Produkten und einmal mit Markenprodukten. Die Zufallsentscheidung wurde mit "Wählen Sie Kopf oder Zahl" getroffen. Zu den vier Kaufentscheidungstypen: extensiv, limitiert, habituell und impulsiv, wurden jeweils 4 Fragen gestellt und zwar nach Van Westendorp.

Bsp. Welcher Preis wäre ZU TEUER, dass Sie das Produkt NICHT kaufen würden? -> abhängige Variable extensiv_zu_teuer
Welcher Preis TEUER aber akzeptabel? -> abhängige Variable extensiv_teuer
Welcher Preis wäre ZU GÜNSTIG, dass Sie die Qualität anzweifeln würden?-> abhängige Variable extensiv_zu_günstig
Welcher Preis wäre GÜNSTIG, dass es ein Schnäppchen für Sie wäre?-> abhängige Variable extensiv_günstig

Das gleiche Verfahren für limitiert, habituell und impulsiv, also jeweils 4 AV's für jeden Typ.

Wir möchten dann vergleichen ob Alter, Geschlecht, Beruf etc. einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft haben.
Mit der Variable "Zufallszuordnung" werden z.B. die Variablen extensiv_zu_teuer, extensiv_teuer, extensiv_zu_günstig, extensiv_günstig in Marke und Noname unterteilt.

Macht das irgendwie Sinn oder besteht noch mehr Verwirrung?

Das gleiche Verfahren für limitiert, habituell und impulsiv, also jeweils 4 AV's für jeden Typ.

Demnach 4x4 Fragen = 16 Fragen für jeden Probanden. Und die 16 Antworten beinhalten immer Preisangaben?

einen Einfluss auf die Zahlungsbereitschaft haben.

Und woran erkennt man die Zahlungsbereitschaft bei den 16 Fragen, werden die irgendwie zusammengefasst?
Oder sollen die 16 Angaben alle getrennt voneinandre ausgewertet werden?

Mit der Variable "Zufallszuordnung" werden z.B. die Variablen extensiv_zu_teuer, extensiv_teuer, extensiv_zu_günstig, extensiv_günstig in Marke und Noname unterteilt.

Verstehe ich leider nicht.

Euer Erhebungsdesign ist mir als Außenstehendem nicht nachvollziehbar, und Herr Van Westendorp ist mir leider nicht bekannt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Genau 16 Fragen pro Proband mit Preisangaben.
Die Zufalszuordnung erfolgt mit der Wahl Kopf oder Zahl, Kopf =Noname Umfragebogen und Zahl= Marken Umfragebogen. In PSPP wurde die Variable als Zufallszuordnung bezeichnet und die Unterteilung Kopf=1 und Zahl=2 .

Zufallszuordnung: Marke Noname
Kaufentscheidungstyp: extensiv_zu_teuer vgl extensiv_zu_teuer -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
abhängige Variablen extensiv_teuer vgl extensiv_teuer -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
extensiv_zu_günstig vgl extensiv_zu_günstig > Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
extensiv_günstig vgl. extensiv_günstig -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc

limitiert_zu_teuer vgl limitiert_zu_teuer -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
limitiert_teuer vgl limitiert_teuer -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
limitiert_zu_günstig vgl limitiert_zu_günstig -> Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc
limitiert_günstig vgl imitiert_günstig- > Zusammenhang der Mittelwerte mit Geschlecht, Beruf, Alter etc

Kann ich praktisch die Mittelwerte von extensiv_zu_teuer von der Kategorie Marke, mit dem Mittelwert extensiv_zu_teuer von der Kategorie Noname in Abhängigkeit des Geschlechts untersuchen, also gibt es in Bezug auf das Geschlecht einen Unterschied im Vergleich beider Variablen ?
Ich hoffe dass es einigermaßen Verständlich ist, da ich weiß wie schwierig es ist wenn man nicht im Thema drin ist. Ich kann wenn es geht auch gerne mal eine Datei dazu hochladen.

Vielen lieben Dank für die Hilfe!

Viele Grüße

Ich hoffe dass es einigermaßen Verständlich ist, da ich weiß wie schwierig es ist wenn man nicht im Thema drin ist.

Das Thema ist simpel, die Darstellung des Versuchsaufbaus und der Daten ist das Problem.

Wenn ich es richtig verstehe, gibt es 2 Bedingungen, Marke versus Noname, durch die 2 Gruppen gebildet werden,
und 16 abhängige Variablen, die allesamt getrennt voneinander analysiert werden sollen.

PSPP ist en SPSS-Klon, wenn ich mich nicht irre. Dementsprechend braucht man 16 Spalten für die 16 abhängigen
Variablen, sowie je eine Spalte für "Bedingung" (2 Ausprägungen) und die diversen anderen Prädiktoren. Man kann
die mehrfaktorielle Varianzanalyse heranziehen (wobei "Alter" unkategorisiert als "Kovariate" verwendet werden
sollte, soweit die genaue Angabe vorliegt; die kategorialen Prädiktoren als "Faktoren"). Die Wechselwirkung zwischen
z.B. Bedingung (Marke/Noname) und Geschlecht sagt aus, ob der Effekt von Bedingung zwischen den Geschlechtern
unterschiedlich stark ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons