SPSS-FORUM.DE

[vendese]

Hallo,
ich habe anhand 5 Fragen (Likert Skala mit 5 Punkten, 1= stimme gar nicht zu, 5= stimme voll zu) Attraktivität verschiedener Personen gemessen.
Nun möchte ich aus den Daten zwei Variablen machen, also die Variable attraktiv und die Variable unattraktiv.
Wie teile ich das auf? Nehme ich <2,5 = unattraktiv >2,5 attraktiv? Oder wäre das falsch so?
Ich habe etwas von Analysieren->Deskriptive Statistiken->Häufigkeiten->Median gelesen, aber dann kommt bei mir als Median 3,8 raus und das kann ja nicht sein. Also es kann ja nicht sein, dass jemand erst ab 3,8 attraktiv ist und nur bis 5 und unattraktiv 0-3,8 bedeutet.
Wie man sieht bin ich total verwirrt und verzweifelt.
Ich hoffe jemand kann mir helfen!
Danke im Voraus!
LG

[ponderstibbons]

Nun möchte ich aus den Daten zwei Variablen machen, also die Variable attraktiv und die Variable unattraktiv.

In der Regel eine schlechte Idee. Warum und wozu die Aufteilung?

Wie teile ich das auf? Nehme ich <2,5 = unattraktiv >2,5 attraktiv? Oder wäre das falsch so?

Das heißt, jemand mit 1,0 ist genauso unattraktv (in derselben Attraktivitätsklasse)
wie jemand mit 2,4. Aber zugleich gehört jemand mit 2,4 einer ganz anderen
Attraktivitätsklasse an als jemand mit 2,6? Das ist nicht besonders einleuchtend.
Weswegen das ganze Unternehmen, die Leute in 2 Gruppen einzuteilen, eben
widersinnig ist. Ganz abgesehen davon, dass man Unmengen statistische Informationen
vernichtet, wenn man aus einer Intervallskala eine binäre Skala macht.

Wenn Du den Zweck dieser Datenmassage schilderst (s.o.), finden sich bestimmt
sinnvollere Altrenativen.

Ich habe etwas von Analysieren->Deskriptive Statistiken->Häufigkeiten->Median gelesen, aber dann kommt bei mir als Median 3,8 raus und das kann ja nicht sein.

Median ist Median und 2,5 ist 2,5. Das eine hat mit dem anderen nichts zu tun.

Also es kann ja nicht sein, dass jemand erst ab 3,8 attraktiv ist und nur bis 5 und unattraktiv 0-3,8 bedeutet.

Du siehst also selbst, dass die Aufteilerei willkürlich und damit Murks ist. Ab 3,8 ist man in Deiner
Stichprobe in der oberen Hälfte der erhobenen Werte. Inhaltlich bedeutet das für sich genommen
nichts. Rund die Hälfte der Leute hat demnach die Werte 4 oder 5.

Wie man sieht bin ich total verwirrt und verzweifelt.

Gute Güte, kleiner hat man es unter Studierenden nicht mehr, scheint es https://tinyurl.com/yb7mdpkv
https://tinyurl.com/yamhs8gq
https://tinyurl.com/yd7ow6tg

LG

wtf

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[vendese]

Ich teste, ob Werbungen mit Prominenten, die als attraktiv wahrgenommen werden, zu positiveren Einstellungen gegenüber der Werbung führen
(im Vergleich zu Prominenten, die weniger attraktiv wahrgenommen werden).
Daher muss ich die Daten aufteilen.
Meine Frage ist daher, ob ich die Gruppen 0-2,5 und 2,5-5 aufteilen kann (Likert-Skala 1-5). Da 3= neutral ist, bin ich mir jedoch unsicher, ob das so richtig ist.

[ponderstibbons]

Ich teste, ob Werbungen mit Prominenten, die als attraktiv wahrgenommen werden, zu positiveren Einstellungen gegenüber der Werbung führen
(im Vergleich zu Prominenten, die weniger attraktiv wahrgenommen werden).
Daher muss ich die Daten aufteilen.

Deswegen musst Du die Daten nicht aufteilen. Du kannst Attraktivitätswahrnehmung und positive Einstellung
mittels Korrelationskoeffizient in Beziehung setzen.

Meine Frage ist daher, ob ich die Gruppen 0-2,5 und 2,5-5 aufteilen kann (Likert-Skala 1-5). Da 3= neutral ist, bin ich mir jedoch unsicher, ob das so richtig ist.

Wenn die Prominenten als Gesamtgruppe eher zu den "attraktiven" Populationen gehören, dann ist
in Bezug auf Deine Unterschungsfrage halt unklar, was "weniger attraktiv" überhaupt heißen soll
(weniger attraktiv auf der Itemskala? weniger attraktiv relativ zur Gesamtgruppe?). Jedenfalls ist der
Vorschlag sinnvoll, eine Mittelgruppe zu bilden, um 2 "extreme" Kategorien deutlich zu unterscheiden.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

NB, 1-5 ist keine Likert-Skala (dieser Begriff bezeichnet ein Messinrument, das aus mehreren Likert-Items
besteht), sondern das Antwortformat eines einzelnen Items. Das sollte man zur Vermeidung von
Missverständnissen beachten. http://www.statistik-forum.de/nutzung-d ... t9192.html

[vendese]

Vielen Dank!
Kurz nochmal zur Verdeutlichung:
Ich habe ein 2 (attraktiv, unattraktiv) x 2 (Experte, kein Experte) x 2 (starke Argumente, schwache Argumente) -Design.
Hier möchte ich prüfen, ob z.B. attraktivere Personen zu stärkeren Einstellungsänderungen führen.
Neben den Haupteffekten möchte ich auch die Interaktionseffekte testen.
Dafür reicht dann eine einfache Korrelation nicht aus. Muss ich also eine ANOVA-Analyse durchführen? Und wenn ich eine ANOVA-Analyse mache, ist es dann notwendig, die Daten in Gruppen aufzuteilen (also z.B. 0-2,5 unattraktiv; 2,5-5 attraktiv)? Ich messe die jeweiligen Konditionen mit der Likert Skala (5 Punkte) und es gibt dazu insgesamt 5 Fragen - besteht daher also aus mehreren Items.
Danke schonmal!

[ponderstibbons]

Wenn ich eine ANOVA-Analyse mache, ist es dann notwendig, die Daten in Gruppen aufzuteilen (also z.B. 0-2,5 unattraktiv; 2,5-5 attraktiv)?

Wieso 0-2,5? Die Skala ist doch von 1 bis 5.

Man kann ohne weiteres einen intervallskalierten Prädiktor statt eines "Faktors" in einer univariaten
Varianzanalyse in SPSS verwenden. Den schiebt man in die Rubrik "Kovariate".

Ich messe die jeweiligen Konditionen mit der Likert Skala (5 Punkte) und es gibt dazu insgesamt 5 Fragen - besteht daher also aus mehreren Items.

Wenn man Wert darauf legt, wäre die korrekte Angabe: Du misst es mit einer Likert-Skala, die aus 5 Items besteht
und deren Items eine Antwortskala mit 5 Stufen haben.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[strukturmarionette]

Hi,

- es scheint allgemen Unklarheit darüber zu bestehen was UV ud AV bedeutet und dieses insbesondere in Bezug auf Deine Stichprobenmesswerte
- N?

Gruß
S.

[vendese]

Hallo,
UV: Attraktivität, Expertise, Qualität der Argumente
AV: Einstellung ggü. der Werbung
Es sind insgesamt 240 Daten. Pro Kondition 30 Teilnehmer.

Muss ich also z.B. für Attraktivität zwei Gruppen erstellen, z.B. 1=attraktiv, 2=unattraktiv, um eine ANOVA durchzuführen?

[ponderstibbons]

Mir ist das experimentelle Design nicht klar. Kannst Du einmal die Sache im Zusammenhang darstellen, also Thema, Fragestellungen, Versuchsaufbau, und was wird wann bei wem wie gemessen?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[vendese]

Das sind z.B. meine Hypothesen:
1. Qualität der Argumente eines Influencers (in einem Instagrampost) haben einen positiven Einfluss auf Einstellungen gegenüber der Werbung.
2. Wahrgenommene Expertise des Influencers hat einen positiven Einfluss auf Konsumenteneinstellungen ggü. der Werbung.
3.Attraktivität des Influencers hat einen positiven Einfluss auf Konsumenteneinstellungen ggü. der Werbung.

Zu Expertise, Attraktivität, Argumente habe ich 5 Fragen gestellt (Likert Skala).
Insgesamt gab es 8 Stimuli.
2(attraktiv, unattraktiv)x2(Experte, kein Experte)x2 (gute Argumente, schlechte Argumente) Design.

Meine Frage ist wie ich die Daten für die ANOVA vorbereiten soll.
abhängige Variable ist dann Einstellungen ggü der Werbung
unabhängige: Attraktivität, Expertise, Argumentation.

Ich hatte je 5 Fragen (Likert-Skala) zu Attraktivität, Expertise, Argumentation. Ich habe dann jeweils eine Variable erstellt, also sagen wir mean(attr1,attr2,attr3,attr4,attr5).
Das ist das einzige was ich bisher in der Datenvorbereitung gemacht habe.
Ich frage mich also, ob ich nicht als nächstes die Variablen in 2 Gruppen (so wie ja mein Forschungsdesign ist) aufteilen muss.
Oder muss ich die Daten nach den 8 Stimuli zuordnen oder sowas?

Ich hoffe das ist halbwegs verständlich.
Danke schon mal im Voraus.