Auswahl richtiger Variablen

Fragen, die sich auf kein spezielles Verfahren beziehen.

Auswahl richtiger Variablen

Beitragvon julia26 » Sa 28. Feb 2015, 14:32

Hallo zusammen,

ich bin gerade dabei die Daten aus einer Fragebogen-Erhebung auszuwerten. Es ging um die Beurteilung von Markenunternehmen.
Meine Forschungsfrage lautet: In welchem Ausmaß eignet sich der wahrgenommene Erfolg einer Marke „perceived
brand success“ (unter Kontrolle von Alter) zur Vorhersage negativ über eine Marke zu sprechen?

Jetzt habe ich für das Merkmal "negativ über eine Marke sprechen" aber verschiedene Variablen:
1. Ich lasse keine Gelegenheit aus, anderen Negatives von der Marke XX zu erzählen
2. Ich kann nur Schlechtes über die Marke XX sagen
3. Ich bin nicht stolz anderen zu erzählen, dass ich Produkte der Marke XX nutze
4. Ich erzähle anderen Personen negative Dinge über die Marke XX
5. Ich empfehle jemandem, der meinen Rat sucht, keine Produkte der Marke XX zu kaufen/nutzen
6. Ich rate Freunden und Verwandten davon ab, mit/bei der Marke XX Geschäfte zu tätigen

Muss ich die jetzt alle einzeln testen? Oder kann man die irgendwie zusammenfassen oder reicht zum Testen das erste aus? Als Software verwende ich SPSS und ich muss nur grundlegende Sachen durchführen (T-Test, Deskriptive Statistik, Korrelationsanalyse).

Es wäre echt super, wenn mir hier jemand helfen könnte.

Vielen Dank!
julia26
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Re: Auswahl richtiger Variablen

Beitragvon PonderStibbons » Sa 28. Feb 2015, 15:22

Muss ich die jetzt alle einzeln testen? Oder kann man die irgendwie zusammenfassen oder reicht zum Testen das erste aus?

Wieso fragst Du das hier? Das hängt doch von Deinem eigenen Konzept ab,
oder auch von den Vorstellungen Denes Betreuers. Natürlich kannst Du
die Zahl der Negativaussagen addieren und als Messwert verwenden,
sofern es das ist, was Dich interessiert.
Als Software verwende ich SPSS und ich muss nur grundlegende Sachen durchführen (T-Test, Deskriptive Statistik, Korrelationsanalyse).

"unter Kontrolle von Alter" ist bereits eine Partialkorrelation oder
eine multiple Regression.

Mit freundlichen Grüßen

P.
PonderStibbons
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