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[JoeWaschl2000]

Hallo zusammen,

ich würde gerne analysieren, welchen Effekt bestimmte Tuningmaßnahmen am Fahrverhalten verschiedener Fahrzeuge haben.
Ob eine bestimmte Maßnahme durchgeführt wurde, soll mittels einer Ja (1)/Nein (0)-Abfrage durchgeführt werden.
Die Veränderung des Fahrverhaltens wird anhand verschiedener Aspekte abgefragt (bspw. der Kurvenlage im Anschluss - via Likert-Skala): Sehr gut, gut, naja, schlecht, sehr schlecht.

Welches statistische Verfahren wäre hier zur Analyse des Effektes einer Maßnahme bzw. mehrerer Maßnahmen denn anzuwenden?
Da sehr viele Veränderungen des Fahrverhaltens zur Auswahl stehen (16) und verhältnismäßig wenige Maßnahmen abgefragt werden (8): Sollte ggf. eine Reduzierung der Veränderungen durchgeführt werden? Falls ja, gibt es ein empfehlenswertes statistisches Verfahren um auf die wesentlichen Elemente zu kommen?

Ich freue mich über eure Hilfestellung.

Viele Grüße
JoeWaschl2000

[rotkehlpieper]

Hi, hier hast Du verschiedene Möglichkeiten:
1.) Du könntest für jedes mögliche Outcome eine ANOVA machen. Dies würde allerdings nicht das Zusammenspiel/die Korrelation der verschiedenen Outcomes berücksichtigen
2.) Etwas eleganter wäre eine MANOVA, da hier sozusagen auch berücksichtigt wird, dass die Prediktoren Einfluss auf verschiedene Outcome-Kombinationen haben können, was in Deinem Fall sehr wahrscheinlich ist. Eine MANOVA ist vom Technischen und der Interpretation allerdings ein bisschen anspruchsvoller als eine ANOVA
3.) Du könntest eine Discriminat Function Analysis (DFA) machen. Diese Technik würde den Outcome (Kurvenlage, etc) als Prediktoren nehmen und Dir sagen welche dieser Outcome Variablen am besten vorhersagen kann, welche Maßnahmen durchgeführt wurden. Ist sozusagen andersherum aufgezogen verglichen mit einer ANOVA

[PonderStibbons]

Ob eine bestimmte Maßnahme durchgeführt wurde, soll mittels einer Ja (1)/Nein (0)-Abfrage durchgeführt werden.

Bei was für einer Stichprobe und auf welche Weise denn? Und wieviele wurden befragt?
Wie lautet denn das genaue Thema, die genaue Fragestellung?

Die Veränderung des Fahrverhaltens wird anhand verschiedener Aspekte abgefragt (bspw. der Kurvenlage im Anschluss - via Likert-Skala): Sehr gut, gut, naja, schlecht, sehr schlecht.

Das ist keine Likert-Skala. Das ist nur ein Likert-Item (Item vom Likert-
Typ). Eine Likert-Skala besteht aus mehreren Items vom Likert-Typ, deren Antworten
summiert werden. Siehe z.B. den wikipedia-Eintrag zu Likert-Skalen. Es ist deswegen
wichtig zu beachten, weil Diskussionen zum Skalenniveau von Likert-Skalen
(ordinalskaliert, eventuell auch wie intervallskaliert) sonst fälschlicherweise bezogen
werden auf das Skalenniveau von einzelnen Items des Likert-Typs (ordinal).

Welches statistische Verfahren wäre hier zur Analyse des Effektes einer Maßnahme bzw. mehrerer Maßnahmen denn anzuwenden?

Das ist noch ein wenig sehr diffus. Genauere Angaben zur Fragestellung (s.o.)
und Zweck (s.u.) wären nützlich.

Sollte ggf. eine Reduzierung der Veränderungen durchgeführt werden?

Welches ist denn konkret der Kontext und der Zweck der Sache?
Schulprojekt?Abschlussarbeit? Gesetzesvorlage? Und wie gesagt,
die Stchprobengröße ist wichtig.

Mit freundlichen Grüßen

P.

[JoeWaschl2000]

Vielen Dank für die bisherigen Antworten:

Die Stichprobengröße ist bis dato noch nicht fix. Die Befragung soll erst noch durchgeführt werden - via Online-Befragung und über gekaufte Adressen (keine Rückmeldung garantiert).

Ein guter Freund hat eine Werkstatt und führt diverse Tunings durch. Da er mittlerweile etwas namhafter ist, wurde er von einer Automobilzeitschrift angefragt ob er denn Feedback von seinen Kunden hinsichtlich der Maßnahmen bekommen hat.
Wie er darauf gekommen ist dass das ja vielleicht statistisch ausgewertet werden kann und das der Zeitschrift bzw. dem Blogg vorgeschlagen hat, waren die Herrschaften begeistert... Der Grund warum ich die Frage gestellt habe: Ich bin hier angemeldet und hab grad etwas Zeit.

Danke für den Hinweis zur Likert-Skalierung.

Hinsicht des Verfahrens: Es ist zu erwarten, dass einige Maßnahmen kaum/keine Effekte haben. Daher sollen die Effekte auf die Wesentlichen reduziert werden - also auf die, bei denen ein Effekt sicher auf eine/mehrere Maßnahme(n) zurückgeführt werden kann/können.

Welche Stichprobengröße wäre denn für eine derarige Analyse notwendig?

Schon mal vielen Dank für jegliche weitere Hilfestellung.

[PonderStibbons]

Ein guter Freund hat eine Werkstatt und führt diverse Tunings durch. Da er mittlerweile etwas namhafter ist, wurde er von einer Automobilzeitschrift angefragt ob er denn Feedback von seinen Kunden hinsichtlich der Maßnahmen bekommen hat.
Wie er darauf gekommen ist dass das ja vielleicht statistisch ausgewertet werden kann und das der Zeitschrift bzw. dem Blogg vorgeschlagen hat, waren die Herrschaften begeistert...

Na, das ist ja als Studie mal eine willkommene Abwechslung.

Wäre es zu dem Ziel und Zweck der Studie passend, die 16
Fahrverhaltensmessungen einzeln zu analysieren? Und/oder
kann man gegebenenfalls mehrere zusammenfassen (aufaddieren)?

Hinsicht des Verfahrens: Es ist zu erwarten, dass einige Maßnahmen kaum/keine Effekte haben. Daher sollen die Effekte auf die Wesentlichen reduziert werden - also auf die, bei denen ein Effekt sicher auf eine/mehrere Maßnahme(n) zurückgeführt werden kann/können.

Ok. damit stehen also eher die 8 Maßnahmen im Fokus.
Kann man die alle getrennt betrachten, oder ist es
wichtig, den eventuellen Effekt verschiedener Kombinationen
darzustellen?

Welche Stichprobengröße wäre denn für eine derarige Analyse notwendig?

Je nach Komplexitätsgrad der Auswertung. Mehrere hundert
wäre natürlich schon wünschenswert. Was ist denn überhaupt
realistisch anzunehmen?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[JoeWaschl2000]

Die 8 Maßnahmen können sich unterschiedlich auswirken - bspw. kann ein Chiptuning sowohl positive Auswirkungen auf die Gasannahme haben als auch auf die Endgeschwindigkeit und den Spritverbrauch.
Andererseits kann auch eine mechanische Verbesserung des Motors (Aufbohren, veränderte Strömungen an und im Motor) einen oder zwei dieser Effekte hervorbringen.

Eine Zusammenfassung der Kriterien sehe ich persönlich als schwierig an, ist damit doch auch immer ein Informationsverlust verbunden.

Hinsichtlich des Umfangs der Umfrage: etwa 50-100 Antworten werden aus dem direkten Kundenkreis erwartet (mit einem Gewinnspiel oder Gutschein wird das schon laufen). Weitere Tuner sollen über Adressen der Zeitschrift-Abos gewonnen werden.
Gibts zur Berechnung einer notwendigen Anzahl für eine aussagekräftige Studie etwaige Formeln?

Nochmals Danke!

Viele Grüße
JoeWaschl2000

[PonderStibbons]

Man könnte es mit statistischen Signifikanztests aufziehen, da bräuchte man
aber wegen der vielen Tests ein konservatives Signifikanzniveau. Das hat aber
auch den Vorteil, dass praktisch irrelevante, aber statistisch "signifikante"
Ergebnisse seltener werden.

Im ersten Schritt wäre dann denkbar, für jede Maßnahme hinsichtlich der
16 Merkmale zu vergleichen, ob sich "Maßnahme ja" von "Maßnahme nein"
statistisch unterscheidet (z.B. U-Tests mit alpha 0,01 statt 0,05).

Mit freundlichen Grüßen

P.