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[leti]

Hallo zusammen,

ich möchte den Effekt von Bewertungen und Profilbilder von Verkäufern auf Vertrauen mittels zweifaktorieller Anova in SPSS nachweisen. Ich habe demnach 9 Gruppen, 3 Faktorstufen für die Bewertung (keine Bewetung, gute Bewertung, schlechte Bewertung) und 3 Faktorstufen für Profilbild (Kein Profilbild, neutrales Profilbild, lächelndes Profilbild). Vertrauen ist metrisch skaliert.

Alle 9 Gruppen (insgesamt N = 328) weisen eine Teilnehmeranzahl zwischen 31 und 41 auf, demnach liegt das Verhältnis zwischen kleinester und größter Gruppe bei unter 1,5.

Ich habe die Vetrauensskala pro Gruppe auf Normalverteilung geprüft, jedoch sind nur 4 der 9 Gruppen laut Shapiro-Wilk normalverteilt. Dort wäre meine Frage ob ich die Mittelwerte meiner Vertrauensskala auf Normalverteilung in den Gruppen prüfe oder ob ich die Residuen der Vertrauenskala in den Gruppen auf Normalverteilung prüfen muss.
Jedoch würde ich ansonsten auch gerne mit dem zentralen Grenzwertsatz argumetieren, da alle Gruppen größer 30 sind.

Jedoch ist auch keine Varianzhomogenität gegeben anhand des Levene-Tests (p = 0,024).
Da ich recht gleich große Gruppen habe, kann ich einfach argumentieren, dass die Anova robust genug ist? Dann weiß ich jedoch nicht, welchen Post-hoc Test ich für meine paarweisen Vergleiche nehmen soll, da alle mit verfügbaren Tests in SPSS Varianzhomogenität voraussetzen. Ich habe gelesen Bootstrapping wäre eine Alternative, aber da finde ich auch nicht wie ich dann die einzelnen Gruppen vergleichen kann.

Ich bin leider aufgrund des Post hoc Test ratlos, ob und wie ich die ANOVA rechnen soll und wäre über jede Hilfe sehr dankbar.

Viele Grüße
Leti

[PonderStibbons]

ich möchte den Effekt von Bewertungen und Profilbilder von Verkäufern auf Vertrauen mittels zweifaktorieller Anova in SPSS nachweisen. Ich habe demnach 9 Gruppen, 3 Faktorstufen für die Bewertung (keine Bewetung, gute Bewertung, schlechte Bewertung) und 3 Faktorstufen für Profilbild (Kein Profilbild, neutrales Profilbild, lächelndes Profilbild). Vertrauen ist metrisch skaliert.

Könnte man gegebenenfalls als lineare Regression rechnen?

Ich habe die Vetrauensskala pro Gruppe auf Normalverteilung geprüft, jedoch sind nur 4 der 9 Gruppen laut Shapiro-Wilk normalverteilt.

Das ist ein Missverständnis. Der Test kann nicht bestätigen, dass Stichprobendaten aus einer normalverteilten Grundgesamtheit stammen.
Er kann das allenfalls verwerfen (in 5 der 9 Gruppen anscheinend so passiert).
Ungeachtet dessen, Normalverteilung (eher der Residuen als in den Gruppen) ist weitgehend irrelevant, zumal bei großen Gesamtstichproben.

Jedoch ist auch keine Varianzhomogenität gegeben anhand des Levene-Tests (p = 0,024).

Da schaut man am besten mal, wie groß der Unterschied zwischen der größten und der kleinsten Streuung ist. Bei ca. gleich großen Gruppen
ist das aber eher inhaltlich interessant, der statistische Signifikanztest wird nicht beeinträchtigt.

Dann weiß ich jedoch nicht, welchen Post-hoc Test ich für meine paarweisen Vergleiche nehmen soll,

Nimm vielleicht in SPSS die t-Tests mit Varianzkorrektur (Welch-Test). Was soll denn überhaupt womit verglichen
werden?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[leti]

Alles klar, vielen Dank schonmal für die Antwort.

Ich möchte schauen wie sich die einzelnen Gruppen der Bewertungen in den Vertrauensmittelwerten unterschieden, wie auch die einzelnen Gruppen der Profilbilder.
Jedoch ist jede Gruppe ja aus beiden UVs mit den Faktorstufen kombiniert.

Zudem möchte ich auch wissen, ob ein Interaktionseffekt zwischen beiden UVs besteht, demnach wollt ich die zweifaktorielle Anova rechnen.

Ich habe gelesen, die Welch-Anova geht nur für die einfaktorielle Anova. Könnte ich demnach für meine Hypothesen der Mittelwertsunterschiede z.B. zwischen den Bewertungsgruppen auch eine einfaktorielle Anova rechnen?

[PonderStibbons]

Man könnte sich vorstellen, die einfaktorielle Welch-Varianzanalyse
& deren post-hoc-Tests zwischen den 9 Gruppen zu rechnen, aber
das habe ich noch nie gesehen.

Falls Du unter "post-hoc-Test" verstehst, alle 36 Vergleiche zwischen
den Zellen der 3x3 Varianzanalyse rechnen zu lassen, dann könnte ich
das erstmal nicht nachvollziehen. Es stellt sich die Frage, was
genau weiters untersucht werden soll, wenn sich herausstellen sollte,
dass die Wechselwirkung statistisch signifikant ist.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[leti]

Ich möchte zunächst nur die Vergleiche pro abhängiger Variable (Bewertung und Profilbild) rechnen. Ich habe 9 verschiedene Verkäuferprofile die sich aus den 3 Bewertungsstufen und 3 Profilbildstufen zusammengesetzt haben. Jetzt möchte ich nachweisen, dass Verkäufer mit einer sehr guten Bewertung (egal welches Profilbild) signfikant vertrauenswürdiger eingestuft wurden, als mit einer mittleren Bewertung. Demnach möchte ich die Mittelwerrte der drei Bewertungsgruppen untereinander vergleichen und anschließend auch die drei Profilbildgruppen untereinander. Jetzt wusste ich nicht, ob ich die einfaktorielle Anova rechnen darf, weil ich ja eigentlich zwei Faktoren in jeder Bedingung habe (Bewertung und Profilbild).