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Hallo zusammen,

ich schreibe aktuell meine Masterarbeit zur Wahrnehmung und Wirkung von Online-Spots und würde mich riesig freuen, wenn mir jemand bei meiner Frage bzgl. einer Kovarianzanalyse weiterhelfen könnte.

Kann eine Kovarianzanalyse auch durchgeführt werden, wenn es sich bei der abhängigen Variable um eine dichotome Variable handelt? Ich habe bereits den Einfluss der Spotlänge (kurz vs. lang) auf die Markenerinnerung (Ja/Nein) mit einem t-Test überprüft und bestätigen können. Nun möchte ich schauen, ob dieser Effekt durch die Intensität der Internetnutzung beeinflusst wird. Ich hätte dann ja zwei unabhängige Variablen (Spotlänge (kurz vs. lang) und Intensität der Internetnutzung (Täglich, Wöchentlich etc.)). Die Markenerinnerung (Erinnerung Ja/nein) ist die abhängige Variable. Ich frage mich nun, ob eine Kovarianzanalyse auch bei einer dichotomen abhängigen Variable möglich ist, weil sie ja nur zwei Ausprägungen (1=Ja, 2=Nein) hat? Meine Fallzahl ist sehr gering (n=42). Das gleiche gilt eigentlich für den t-Test, ob dieser überhaupt bei einer dichotomen abhängigen Variable angewendet werden kann oder eher der Chi-Quadrat-Test angemessener ist?

Vielen Dank schon mal im Voraus.

Liebe Grüße
Katharina

Kann eine Kovarianzanalyse auch durchgeführt werden, wenn es sich bei der abhängigen Variable um eine dichotome Variable handelt?

bele hat Dir bereits das Stichwort "logistische Regression" genannt.

Ich habe bereits den Einfluss der Spotlänge (kurz vs. lang) auf die Markenerinnerung (Ja/Nein) mit einem t-Test überprüft und bestätigen können. Nun möchte ich schauen, ob dieser Effekt durch die Intensität der Internetnutzung beeinflusst wird. Ich hätte dann ja zwei unabhängige Variablen (Spotlänge (kurz vs. lang) und Intensität der Internetnutzung (Täglich, Wöchentlich etc.)).

Wie viele Stufen hat "Intensität"? Das ist wichtig. Eine Variable mit k Stufen kann in Form von k-1 dummy-Variablen in die Regression einbezogen werden. Allerdings ist Deine Frage die nach einer Wechselwirkung Spotlänge*Mediennutzung, das sind dann zusätzliche Variablen in der Analyse.

Es ist nun aber so laut Faustregel, dass man pro ca. 8-10 Fälle in der kleineren Gruppe der abhängigen Variable jeweils 1 Prädiktorvariable in die Gleichung aufnehmen kann. In Deinem Fall (n=42) ca. 2 Variablen, falls sich ja und nein gleich verteilen; eventuell kann man's auch mit 3 Variablen versuchen. Vielleicht kannst Du Internetnutzung in 2 Kategorien aufteilen, dann hättest Du 3 Variablen: Spot-Länge, Internetnutzung sehr häufig/weniger, Wechselwirkung.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons