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[alewe]

Hallo zusammen,

ich habe im Zuge meines Studiums zum ersten mal eine kleine Onlinestudie durchgeführt (n=126) und werte gerade meine Daten aus.
Ich habe bereits 2 meiner 3 Hypothesen berechnet, aber bei der letzten stehe ich gerade total auf dem Schlauch und hoffe jetzt auf Ihre Hilfe.

Ich möchte überprüfen, ob neugierige Personen eher ein Interesse daran haben, potentielle Partner kennenzulernen.
Ich habe die (unabhängige) Variable "Neugier" mit einem Fragebogen gemessen (mehrere Items, 5 Antwortmöglichkeiten, von "stimme überhaupt nicht zu" bis "stimme voll und ganz zu").
Dann habe ich der Versuchsperson 2 potentielle Partner per Vignette dargestellt, wobei einer davon als neugierig und der andere als nicht-neugierig dargestellt wurde.
Die "Neugier des potentiellen Partners" ist also eine weitere unabhängige Variable, die in 2 Varianten vorliegt.
Da jede VP beide Bedingungen durchlief, habe ich ja ein within subjects design.
Die (abhängige) Variable "Kennenlerninteresse" habe ich ebenfalls mit mehreren Items und dem gleichen 5 Antwortmöglichkeiten, wie bei der Variable "Neugier" gemessen.

Meine letzte Hpothese lautet nun: "Nur wenn die Versuchsperson UND der potentielle Partner neugierig sind, zeigen die VPs ein höheres Kennenlerninteresse".

Da ich einen Zusammenhang überprüfen möchte und mehr als eine UV habe, dachte ich an eine Multiple Lineare Regression.
Allerdings wüsste ich nicht, welcher Werte mir anzeigen würde, ob meine Hypothese zutrifft.

Welches Verfahren wäre Ihrer Meinung nach an dieser Stelle angebracht und auf welchen Wert müsste ich achten?

Ich versuche seit Tagen einen Antwort für mein Problem zu finden und wäre Ihnen deshalb für jegliche Hilfe dankbar.

Mit freundlichen Grüßen
Alexander

[PonderStibbons]

Da jede VP beide Bedingungen durchlief,

Aber zufällig mal die eine, mal die andere als erste, darf man annehmen, um Reihenfolgeeffekte auszugleichen?

Meine letzte Hpothese lautet nun: "Nur wenn die Versuchsperson UND der potentielle Partner neugierig sind, zeigen die VPs ein höheres Kennenlerninteresse".

Höher im Vergleich wozu? Und wann gilt eine Versuchsperson als neugierig? Du hast ja eine kontinuierliche Messung.

Leider fehlt die Stichprobengröße. Man könnte aber an eine Varianzanalyse für Messwiederholungen denken, mit
"Neugier des potenziellen Partners" als zweistufigem Messwiederholungsfaktor und "Neugier des Probanden"
als intervallskaliertem zusätzlichen Prädiktor. Die Wechselwirkung zwischen dem Messwiederholungsfaktor und
der Probandenneugier würde zeigen, ob die unterschiedliche Präferenz für die dargestellten Personen davon abhängt,
wie neugierig der Proband/die Probandin ist.

Aber je nachdem, wie die Fragestellung präzise lautet (wer oder was ist höher im Vergleich zu wem oder was)
könnte ein anderes Vorgehen sinnvoller sein.

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons

[alewe]

Hallo PonderStibbons und vielen Dank für Ihre Antwort.

Ja genau, die Reihenfolge der Darstellung wurde randomisiert.

Die Stichprobengröße ist n=126.

"Höher im Vergleich wozu? Und wann gilt eine Versuchsperson als neugierig? Du hast ja eine kontinuierliche Messung."

Damit meine ich, dass nur dann ein signifikanter Einfluss der Versuchspersonen-Neugier auf das Kennenlerninteresse gefunden wird, wenn nicht nur die VP über eine hohe Neugier verfügt, sondern auch der potentielle Partner als neugierig dargestellt wird. Würde die VP über eine hohe Neugier verfügen, der potentielle Partner würde aber nicht neugierig dargestellt, würde man keinen Effekt finden. Ebenso wenig wenn VP wenig neugierig, potentieller Partner aber neugierig oder nicht-neugierig wäre.
Aber ab wann eine VP als neugierig gilt und ab wann nicht, ist ein toller Punkt,der mir so noch nicht bewusst war. Hier müsste ich wohl einen Cut-Off Wert bestimmen und die VPs in 2 Gruppen einteilen. Aber dann hätte ich ja stattdessen eine kategorielle Variable.

Ich hoffe das macht es deutlicher.

Für jegliche weitere Hilfe bin ich Ihnen dankbar.

Mit freundlichen Grüßen
Alexander

[PonderStibbons]

Damit meine ich, dass nur dann ein signifikanter Einfluss der Versuchspersonen-Neugier auf das Kennenlerninteresse gefunden wird, wenn nicht nur die VP über eine hohe Neugier verfügt, sondern auch der potentielle Partner als neugierig dargestellt wird. Würde die VP über eine hohe Neugier verfügen, der potentielle Partner würde aber nicht neugierig dargestellt, würde man keinen Effekt finden. Ebenso wenig wenn VP wenig neugierig, potentieller Partner aber neugierig oder nicht-neugierig wäre.

Das würde 4 voneinander unabhängige Analysen bedeuten
Innerhalb der Subgruppe "hohe Neugier" gibt es eine Korrelation zwischen Neugierigkeit und Kennenlerninteresse innerhalb der Versuchsbedingung "neugieriger potenzieller Partner";
innerhalb der Subgruppe "hohe Neugier" gibt es keine Korrelation zwischen Neugierigkeit und Kennenlerninteresse innerhalb der Versuchsbedingung "nicht neugieriger potenzieller Partner";
innerhalb der Subgruppe "niedrige Neugier" gibt es keine Korrelation zwischen Neugierigkeit und Kennenlerninteresse innerhalb der Versuchsbedingung "nicht neugieriger potenzieller Partner";
innerhalb der Subgruppe "niedrige Neugier" gibt es keine Korrelation zwischen Neugierigkeit und Kennenlerninteresse innerhalb der Versuchsbedingung "neugieriger potenzieller Partner".

Nebenbei, "signifikant" gehört nicht in Hypothesen. Signifikanztests sind ein Mittel zm Zweck der Überprüfung, kein Theoriebestandteil.

Aber ab wann eine VP als neugierig gilt und ab wann nicht, ist ein toller Punkt,der mir so noch nicht bewusst war. Hier müsste ich wohl einen Cut-Off Wert bestimmen und die VPs in 2 Gruppen einteilen.

Das klingt ein wenig beliebig und ist aus statistischer Sicht auch fatal. Statt sich in künstlichen Dichotomien wie neugierig/nichtneugierig
zu verheddern (jemand knapp über Cutoff wäre mit jemandem mit extremer Neugierigkeit in ein- und derselben Kategorie, sein "Nachbar"
knapp unter Cutoff wäre in einer getrennten Kategorie, mit extrem un-neugierigen Probanden, zudem vernichtet die Umwandlung von
intervallskalierten in kategoriale Variablen statistisische Information), sollte man möglichst "Neugierigkeit" als kontinuierliche Variable
analysieren. Allerdings sind die oben angegebenen Fragestellungen nicht auf "je höher die Neugierigkeit, desto...." ausgelegt.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons