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Hey,
ich habe, um den Einfluss meiner beiden UV's auf die beiden AV's Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft zu ermitteln eine MANOVA gerechnet.
Diese sagt ja auch bereits, ob Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft in einem Zusammenhang stehen, bzw. ob sich meine UV's über beide abhängigen Variablen hinweg unterscheiden.

Macht es Sinn im Anschluss dennoch eine lineare Regression zwischen der Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft zu rechnen? Oder ist das unnötig?

Durch würde ich die Richtung des Zusammenhangs bestimmen und meine H1: Glaubwürdigkeit steht in einem Zusammenhang zur Kaufbereitschaft überprüfen.

Viele Grüße,
Joana

Hi,

ich habe, um den Einfluss meiner beiden UV's auf die beiden AV's Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft zu ermitteln eine MANOVA gerechnet.
Diese sagt ja auch bereits, ob Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft in einem Zusammenhang stehen, bzw. ob sich meine UV's über beide abhängigen Variablen hinweg unterscheiden.
Macht es Sinn im Anschluss dennoch eine lineare Regression zwischen der Glaubwürdigkeit und Kaufbereitschaft zu rechnen? Oder ist das unnötig?

- ?

Durch würde ich die Richtung des Zusammenhangs bestimmen und meine H1: Glaubwürdigkeit steht in einem Zusammenhang zur Kaufbereitschaft überprüfen.

- N?
- Messprocedere für Glaubwürdigkei?
- Messprocedere für Kaufbereitschaft?
- Skalenniveau von Glaubwürdigkei?
- Skalenniveau von Kaufbereitschaft?

Gruß
S.

beide intervallskaliert-metrisch

N = 179, 4 Gruppen

Also bezüglich der MANOVA ist auch alles klar, ich wollte nur wissen, ob diese zeigen kann, dass ein Zusammenhang zwischen den beiden AVn besteht.
Weil sie zeigt ja, ob Haupteffekte meiner beiden Faktoren über das Gesamtmodell hinweg bestehen, also werden die AVn zusammen und nicht separat betrachtet.
Kann das schon meine H1 beantworten?

Oder macht es Sinn danach noch eine lineare Regression für die beiden AVn zu berechnen?
Diese zeigte, dass eine hohe Glaubwürdigkeit die Kaufbereitschaft erhöht.

Also bezüglich der MANOVA ist auch alles klar, ich wollte nur wissen, ob diese zeigen kann, dass ein Zusammenhang zwischen den beiden AVn besteht.

Nein, kann sie nicht.

Weil sie zeigt ja, ob Haupteffekte meiner beiden Faktoren über das Gesamtmodell hinweg bestehen, also werden die AVn zusammen und nicht separat betrachtet.

Das "also" ergibt nicht unbedingt Sinn. Mit zunehmendem Alter steigt die Zahl meiner
jährlichen Krankheitstage und die Zahl der Bücher in meinem Schrank, muss ich Krankheitstage
und Bücher also zusammen betrachten?

Kann das schon meine H1 beantworten?

Wie lautet diese?

Oder macht es Sinn danach noch eine lineare Regression für die beiden AVn zu berechnen?

Sowas macht man doch eigentlich vorher. Und warum nicht einfach eine Korrelation?

Diese zeigte, dass eine hohe Glaubwürdigkeit die Kaufbereitschaft erhöht.

Wieso kannst Du aus einer korrelativen Beziehung der beiden abhängigen Variablen
eine Kausalaussage ableiten, gibt es dafür gute Gründe?

Falls die Hypothese war, UV->Glaubwürdigkeit->Kaufbereitschaft,
dann ist das keine Frage für eine MANOVA, sondern für eine Mediatoranalyse.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons