ich schlage mich seit ca. einer Woche mit dem statistischen Modell für eine Projektarbeit herum und bin so langsam am Verzweifeln. Über Hilfe wäre ich extrem dankbar! Folgende Situation: Datengrundlage ist der AIDA Datensatz 2019, untersucht werden soll der Einfluss von Vereinsmitgliedschaft auf die politische Partizipation von Jugendlichen. Alle Variablen sind dichotom, Dummy umkodiert und nominal. Filtervariable mit der gewünschten Altersgruppe ist aktiv. Theoretische Grundlage ist die Sozialkapitaltheorie nach Putnam.
Folgende Probleme: Es ergeben sich 9 UVs (Vereinsarten) und 10 AVs (Arten politische Partizipation), was vor allem für die AVs zu viel und inhaltlich nicht sinnvoll ist. Die gefundene Literatur unterteilt an sich in konventionelle und unkonventionelle Partizipation, 2019 waren allerdings bereits 1/3 der Fragen auf online Arten der Partizipation bezogen, wozu ich keine bestehende Typologie finde. Jetzt die erste Frage: Was eignet sich für eine Gruppierung? Faktorenanalyse geht meines Wissens nach nur bei metrischen Variablen, Komponentenanalyse habe ich weitestgehend theoretisch versucht zu verstehen, krieg es in SPSS aber absolut nicht hin und weiß auch nicht ob es überhaupt sinnvoll ist. Falls ich dieses Problem gelöst habe, könnte ich x Indexvariablen erstellen, wobei sich das nächste Problem ergibt: Verwende ich den MAX Befehl für die Erstellung der Indexvariablen, ergeben sich erneut nominale Variablen. Verwende ich den MEAN Befehl, metrische. 9 UVs sind meines Erachtens okay, v.A. weil sich Vereinsarten sowieso nicht sinnvoll klassifizieren lassen. Es bleiben also vorerst noch nicht gruppierte und erstellte, latente AVs. Dann scheitere ich am statistischen Verfahren: Multiple Regression mit R-Quadrat als Effektstärke oder (M)ANOVA mit Eta-Quadrat oder ganz was anderes? Ich weiß es einfach nicht und je mehr ich lese, desto weniger verstehe ich. Falls mir jemand helfen kann, weine ich mindestens eine Dankesträne - versprochen!
Einen guten Start in die Woche an alle!
