SPSS-FORUM.DE

[JuWu90]

Hallo zusammen,

ich frage mich grade, wieso ich noch nicht früher darauf gekommen bin nach einem Forum zu suchen, denn ich benötige dringend Hilfe bei meiner Varianzanalyse.

Denn trotz ausgieber Suche nach der richtigen Vorgehensweise bin ich mir immer noch nicht sicher, ob das was ich gemacht habe überhaupt richtig ist. Daher bitte ich euch darum mir Hinweise zu geben, wo ich Fehler gemacht habe und wo ich noch eventuell Analysen vorab oder nachträglich hätte machen müssen etc.

Meine Situation ist die folgende:
Ich habe ein Online Experiment durchgeführt welches sich mit dem Thema Qualitätssiegel für Bettwaren in Zusammenhang mit Markenbekanntheit befasst.
Dabei gab es 6 verschiedene Gruppen
1. Bekannte Marke, kein Siegel
2. Bekannte Marke, Siegel A
3. Bekannte Marke, Siegel B
4. Unbekannte Marke, kein Siegel
5. Unbekannte Marke, Siegel A
6. Unbekannte Marke, Siegel B

Dort wurden verschiedene Konstrukte zur Wahrnehmung des dargestellten Produktes, sowie auch die allgemeine Einstellung zu Qualitätssiegeln und das Qualitätsbewusstsein an sich als Kovariate abgefragt.

Ich habe folgende Schritte in SPSS bereits durchgeführt:

1. Eingrenzung der 6 Gruppen auf die Zielgruppe => jede Gruppe enthält die selbe Anzahl an Teilnehmern
2. Reliablitätsanalyse der Items für jedes Konstrukt
3. Bildung eines Mittelwertes für jedes Konstrukt als abhängige Variable für VA
4. Durchführung der Varianzanalyse

Meine Ergebnisse sehen im groben so aus:
Von den 6 Konstrukten musste eines entfernt werden da das Cronbachs Alpha maximal auf 0,59 steigen wollte. Für alle anderen Konstrukte liegt es zwischen 0,85 und 0,95.

In der Varianzanalyse sieht es in der Regel so aus, dass der Level-Test größer als 0,05 ist. Manchmal nur geringfügig, einmal sogar kleiner. Ich meine mich zu erinnern, dass das nicht ganz so schlimm ist, da die VA für den Fall ausreichend robust sei. Ist das richtig so? Kann ich auch mit einem signifikanten Levene-Test weitermachen?

Was die Siginifikanz aus die aV angeht habe ich nur in einer von 5 VA ein Siginifikanznivau unter 0,05 für einen der festen Faktoren.
Ansonsten ist nirgendwo weder ein Haupteffekt noch ein Interaktionseffekt vorhanden.
Was auffält ist jedoch, dass das Kovariat "Qualitätssiegelaffinität" bei wirklich jeder VA hoch siginifikant ist.
Weiterhin ist das korrigierte R² bei fast allen VA zwischen 0,03 und maximal 0,1.
Wie schlimm ist das? Ist der Wert überhaupt relevant?
Was heißt das jetzt für mich, dass ich fast nirgendswo einen siginifkanten Faktor habe?
Muss ich nun andere Analysen folgen lassen um überhaupt ein Ergebnis für meine Studie zu haben?
Muss ich in dem einen Fall wo der Haupteffekt signifikant ist noch weitere Analysen durchführen?
Was bedeutet es, dass überall das Kovariat siginifikant ist?

Ich habe schon mal für ein Konstrukt probehalber eine Korrelation zwischen dem Kovariat und dem Mittelwert berechnet. Dort kam 0,3 raus. Wie geht das in meine Analyse ein?

Habe ich eventuell irgendwelche Prämissen nicht beachtet? Ich habe meine Gruppen auf Normalverteilung geprüft. Die war nicht überall gegeben, aber ich habe auch gelesen, dass das bei gleichgroßen Zellen nicht so schlimm sei. Ist das so korrekt?

Wie ihr unschwer herauslesen könnt habe ich trotz langer Recherche überhaupt keine Ahnung was ich machen soll wenn plötzlich keine mustergültigen Tutorial-Werte rauskommen. Das Ausmaß, dass im Laufe der Vorlesung an der Uni behandelt wurde ging nur soweit, dass man wusste welche 4 Knöpfe man drücken musste um eine VA durchzuführen. Mit realen Daten ist man mit dem Wissen leider total aufgeschmissen.

Ich müsste dringend wissen was ich VOR der VA machen muss,
wie ich Werte interpretieren muss die gut sind, und auch Werte die schlecht sind,
was ich in solchen Fällen im Anschluss machen muss
und wie ich das im Endeffekt dann alles interpretieren muss.

Also eigentlich nur, wie eine VA denn in der Praxis wirklich aussieht, und nicht nur die Theorie die ich aus der Uni habe.

Ich weiß, dass sind sehr viele Fragen und vll. habe ich sogar noch Punkte ausgelassen die wichtig sind um darauf zu antworten. Deswegen sagt bitte einfach Bescheid was ihr von mir braucht.

Ihr würdet mir wirklich wahnsinnig damit helfen wenn ihr mir ein bisschen Klarheit verschaffen könntet.
Jedem der sich die Mühe macht das alles zu lesen und mir zu helfen danke ich schon jetzt tausend mal im Voraus!

mfG
JuWu

[strukturmarionette]

Hi,

was ist Deine AV?
Wie groß sind die Teilstichprobenumfänge?

Gruß
S.

[JuWu90]

Hi strukturmarionette,

seit meinem Post habe ich ein paar Sachen geändert.

In der Umfrage wurden über verschiedene Items 5 verschiedene Konstrukte gemessen welche die Wahrnehmung verschiedener Produkteigenschaften widerspiegeln.

Ich habe also 5 abhängige Variablen in der Art wahrgenommene Qualität, Komfort, etc. (7-stufige Likert Skalen)
Und ich habe 2 unabhängige Variablen.

Nach Eliminierung der Ausreißer habe ich in jeder der 6 Gruppen 30 Teilnehmer. Ein Test auf Normalverteilung in den Gruppen sollte sich daher meiner Recherche nach erübrigen.

Durch die Eliminierung der Ausreißer hat sich nun einiges an den Ergebnissen verändern.
Ich habe in mehreren Konstrukten signifikante Haupteffekte und auch teilweise Interaktionseffekte.

Jetzt knacke ich an dem Punkt Kovariate.
Ich habe 2 Kovariate bei dem Experiment erfasst.

Gelesen habe ich, dass ich die nur verwenden darf, wenn die Korrelation nach Pearson zwischen Kovariat und aV zwischen 0,3 und 0,5 liegt.
Das trifft nur bei einem Kovariat zu. Die andere lasse ich demnach aussen vor. Stimmt das soweit?

Dann habe ich gelesen, dass weiterhin "homogeneity of regression" zwischen den Gruppen vorliegen muss. Das kann wohl so geprüft werden, dass man in der Univariaten VA im angepassten Modell die Interaktion zwischen Kovariat und den festen Faktoren anfordert. Grünes Licht gibt es dann nur wenn die Interaktionseffekte nicht signifikant sind.
Leider ist es bei 3 Konstrukten so, dass der Interaktionseffekt zwischen Kovariat und einem Faktor signifikant, und zwischen dem anderen und Kovariat nicht signifikant ist.

Jetzt hänge ich schon wieder fest und weiß nicht ob ich damit überhaupt weitermachen darf.
Das schlimmste ist eigentlich, dass ich mir die Infos überall nur Stückweise zusammensuche und im Endeffekt überhaupt nicht sagen kann was denn im Endeffekt richtig ist.

mfG
JuWu

[strukturmarionette]

Hi,

5 AVs

2 UVs

6 Gruppen (je n =30)

signifikante Haupteffekte (und Interaktionesffekte) bei mehreren Konstrukten

2 Kovariaten

Hierbei gäbe es unterschiedliche Vorgehensweisen, um das statistisch auszuwerten.

Was hast Du denn genau gerechnet?
(Irgendetwas scheint hierbei ´schief´zu sein.)

Gruß
S.

[JuWu90]

Hey,

mittlerweile hat sich wieder einiges getan und ich habe mich einigermaßen auf eine Vorgehensweise festgelegt die ich für richtig halte, auch deswegen weil ich morgen eine Zwischenpräsentation halten muss.

Ich habe jetzt erstmal damit angefangen die Ausreißer zu eliminieren, wie schon gesagt.
Danach habe ich eine Faktorenanalyse durchgeführt, anschließend noch eine Reliabilitäsanalyse.
Dabei musste ich schon 2 der Konstrukte und ein paar Items auf Grund unzureichender Werte (z.B. niedriges Crombachs Alpha oder verschwindend geringe KMO-Werte) entfernen.

Mit den Konstrukten die mir jetzt noch bleiben habe ich erstmal reine ANOVAS durchgeführt ohne Kovariate. Dort werde ich jetzt erstmal die signifikanten Haupteffekte und Interaktionseffekte herausarbeiten.
Für signifikante Effekte bei dem Faktor mit 3 Ausprägungen suche ich noch im paarweisen Vergleich die signifikante Faktorstufe raus.
Außerdem gehe ich kurz auf die R-Quadrate und die partiellen Eta-Quadrate ein.
Ob ich auch die Parameterschätzer anspreche um die Richtung des Effekts hevorzuheben überlege ich noch.

Bei den Kovariaten bin ich mir nicht ganz sicher ob ich richtig vorgehe, habe aber folgendes festgelegt.
Die Prämisse, dass eine signifkante Korrelation nach Pearson zwischen der aV und den Kovariaten vorliegen muss ist bei einer Kovariate verletzt, daher schließe ich diese aus.
Die zweite Prämisse, dass zwischen den uV und den Kovariaten keine Interktionseffekte vorliegen dürfen habe ich auf verschiedene Arten mit verschiedenen Ergebnissen geprüft. Da wäre ich dir dankbar wenn du mir sagen kannst was letzten Endes richtig ist.

1. Ich habe eine ANCOVA mit angepasstem Modell gemacht in dem ich die Wechselwirkung zwischen den Faktorstufen der uV mit der übrigen Kovariate angefordert habe. Dort waren die Effekte teils signifikant, teils nicht.
2. Ich habe eine ANOVA durchgeführt in der das Kovariat die aV und die uV wie gehabt waren. Hier gab es keine signifikanten Effekte.

Die Prämisse heißt ja "Keine Interaktion zwischen Kovariable und Faktor" und ich dachte eigentlich, dass meine beiden Vorgehensweisen dies abbilden müssten.
Wegen dieser Unklarheit werde ich jetzt erstmal keine Kovarianzanalyse für die Präsentation machen sondern nur allgemeine Aussagen aus dem Mittelwertvergleich ableiten und darauf hinweisen, dass die Kovariate dadurch verzerrt wurden, dass manche Probanden vorher Qualitätssiegel gesehen haben, und andere nicht. Die die es gesehen haben haben nämlich in der Regel eine viel höhere Qualitätssiegelaffinität angegeben.

Noch als Nachtrag. Auf eine multivariate Varianzanalyse habe ich verzichtet, da ich keine Zeit mehr habe mich damit ausführlich zu beschäftigen und zudem öfters gelesen habe, dass man in der Regel eh auf einzelne ANOVAS zurückgreifen muss.

mfG
JuWu