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[Stats94]

Hallo zusammen,

wir bräuchten für die Auswertung unseres Forschungsprojektes eure Hilfe.

Unser Forschungsthema lautet Framing. Die unterschiedliche Darstellungsweise desselben Sachverhaltes hat einen Einfluss auf das individuelle Entscheidungsverhalten (Framingeffekt).

Folgende Forschungshypothesen werden untersucht:

1) H0: Bei „life-death“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing den gleichen Einfluss auf Frauen und Männer oder einen stärkeren Einfluss auf Männer als auf Frauen.
H1: Bei „life-death“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing einen stärkeren Einfluss auf Frauen als auf Männer.

2) H0: Bei „monetären“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing den gleichen Einfluss auf Frauen und Männer oder einen stärkeren Einfluss auf Frauen als auf Männer.
H2: Bei „monetären“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing einen stärkeren Einfluss auf Männer als auf Frauen.

Zusatzinformationen zum Forschungsdesign und Variablen:
- wir haben das Entscheidungsverhalten von weiblichen und männlichen Studierenden in zwei Problemkontexten untersucht: life-death, monetär
- jeder Testteilnehmer hatte zwei Aufgaben (1. Aufgabe: life-death, 2. Aufgabe: monetär) gelöst, indem die bevorzugte Alternative (sichere oder riskante) ausgewählt wurde
- die zwei Aufgaben wurden - abhängig von der Situation - entweder im Positivframe (z. B. Menschen retten) oder im Negativframe (z. B. Menschen sterben) dargestellt.
- Sitchprobenumfang: 64 Studierende
- vier Situationen (Experimentalgruppe: Situation 1 und 2, Kontrollgruppe: Situation 3 und 4)
- Experimentalgruppe: mit Zeitdruck, Kontrollgruppe: ohne Zeitdruck
- Variablen: unabhängig: framing valence (nominal: 1 = positiv, 2 = negativ), Geschlecht (nominal: 1 = weiblich, 2 = männlich), Zeitdruck (Situation 1 und 2)
- abhängig: Antwortwahl (nominal: 1 = sichere Wahl, 2 = risikante Wahl)

Ein beispielhaftes Aufgabenblatt (Situation 1 bzw. Situation 3), der Datensatz sowie eine Forschungsstudie sind als Dateianhänge hinzugefügt.

Informationen bezüglich der statistischen Analyseverfahren: Im hochgeladenen Journalartikel wird die logistische Regressionsanalyse (mit dem Wald-Test) angewandt. Diese Studie hat ebenfalls Geschlechtsunterschiede im Framingkontext untersucht, allerdings ohne die Berücksichtigung des Zeitdruckes. Ich gehe davon aus, dass für unser Experiment ebenfalls die logistische Regressionsanalyse ein geeignetes Verfahren darstellt. Jedoch sind wir uns als Gruppe gar nicht sicher.

Besten Dank im Voraus für die Antworten und Unterstützung .

Ich bekomme folgende Meldung, obwohl ich keine Dateianhänge hinzugefügt habe: Das Kontingent für Dateianhänge ist bereits vollständig ausgenutzt.

[strukturmarionette]

Hi,

H1: Bei „life-death“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing einen stärkeren Einfluss auf Frauen als auf Männer.

- auf was?

Gruß
S.

[PonderStibbons]

Informationen bezüglich der statistischen Analyseverfahren: Im hochgeladenen Journalartikel wird die logistische Regressionsanalyse (mit dem Wald-Test) angewandt.

Da die response Variable binär ist und mehrere Faktoren (Prädiktoren) vorhanden sind, läge das nahe.
Damit kann man die beiden Aufgabentypen monetär versus Leben-und-Tod nur getrennt untersuchen,
aber die Hypothesen enthalten ohnedies keinen Vergleich des response zwischen diesen Aufgabentypen,
insofern wäre es anscheinend kein Problem.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Stats94]

Erst mal besten Dank für die schnellen Antworten .

Hi,

H1: Bei „life-death“ Entscheidungen unter Zeitdruck hat Framing einen stärkeren Einfluss auf Frauen als auf Männer.

- auf was?

Gruß
S.

Bezüglich des Entscheidungsverhaltens bzw. der Risikopräferenz (risikoscheu oder risikofreudig).

[Stats94]

Informationen bezüglich der statistischen Analyseverfahren: Im hochgeladenen Journalartikel wird die logistische Regressionsanalyse (mit dem Wald-Test) angewandt.

Da die response Variable binär ist und mehrere Faktoren (Prädiktoren) vorhanden sind, läge das nahe.
Damit kann man die beiden Aufgabentypen monetär versus Leben-und-Tod nur getrennt untersuchen,
aber die Hypothesen enthalten ohnedies keinen Vergleich des response zwischen diesen Aufgabentypen,
insofern wäre es anscheinend kein Problem.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Genau, das Entscheidungsverhalten (risikoscheu oder risikofreudig) der Testteilnehmer für die beiden Problemkontexte life-death und monetär sind getrennt von einander, also in getrennten Spalten. Ich kann bedauerlicherweise keine Dateianhänge hinzufügen. Kennt ihr den Grund für das Problem.

Ich erhalte lediglich diese Meldung: Das Kontingent für Dateianhänge ist bereits vollständig ausgenutzt.

Ich kann das aber nicht nachvollziehen .

[Stats94]

Die Dateianhänge können unter folgendem Link aufgerufen werden:

https://ufile.io/omhd8

[PonderStibbons]

Genau, das Entscheidungsverhalten (risikoscheu oder risikofreudig) der Testteilnehmer für die beiden Problemkontexte life-death und monetär sind getrennt von einander, also in getrennten Spalten.

Mir ging es nicht um den Aufbau der Datendatei, sondern um die Frage, ob die Analysen für
die beiden Problemkontexte Leben-Tod [bzw. life-death - es ist ein englischsprachiger
Studiengang?] und monetär völlig getrennt voneinander durchgeführt werden. Es hätte
ja sein können, dass man sich z.B. dafür interessiert, ob ein Geschlechtereffekt in
dem einen Kontext größer ist als in dem anderen. Sowas müsste man direkt testen
und könnte es nicht auf Basis von getrennten Analysen beantworten. Ein solcher direkter
Test wäre nicht mit einer logistischen Regressionsanalyse zu leisten, weil es sich
um ein Messwiederholungsdesign handelt (alle Probanden durchlaufen beide Kontexte).
Aber wie gesagt, die Hypothesen deuten ohnedies nicht darauf hin, dass beide Kontexte
direkt verglichen werden sollen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

[Stats94]

Genau, das Entscheidungsverhalten (risikoscheu oder risikofreudig) der Testteilnehmer für die beiden Problemkontexte life-death und monetär sind getrennt von einander, also in getrennten Spalten.

Mir ging es nicht um den Aufbau der Datendatei, sondern um die Frage, ob die Analysen für
die beiden Problemkontexte Leben-Tod [bzw. life-death - es ist ein englischsprachiger
Studiengang?] und monetär völlig getrennt voneinander durchgeführt werden. Es hätte
ja sein können, dass man sich z.B. dafür interessiert, ob ein Geschlechtereffekt in
dem einen Kontext größer ist als in dem anderen. Sowas müsste man direkt testen
und könnte es nicht auf Basis von getrennten Analysen beantworten. Ein solcher direkter
Test wäre nicht mit einer logistischen Regressionsanalyse zu leisten, weil es sich
um ein Messwiederholungsdesign handelt (alle Probanden durchlaufen beide Kontexte).
Aber wie gesagt, die Hypothesen deuten ohnedies nicht darauf hin, dass beide Kontexte
direkt verglichen werden sollen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Sowohl die weiblichen als auch die männlichen Testteilnehmer haben zu beiden Problembereichen jeweils eine Aufgabe zu Leben-Tod und eine Aufgabe zu monetär bearbeitet.
Das Ziel der Forschungsstudie ist es herauszufinden, ob der Framingeffekt bei weiblichen Studierenden auf Basis unserer Stichprobe stärker im Vergleich zu männlichen Studierenden bei Leben-Tod Fragestellungen ist (H1) und ob der Framingeffekt bei männlichen Studierenden auf Basis unserer Stichprobe stärker im Vergleich zu weiblichen Studierenden bei monetären Fragestellungen ist (H2).

[Stats94]

Genau, das Entscheidungsverhalten (risikoscheu oder risikofreudig) der Testteilnehmer für die beiden Problemkontexte life-death und monetär sind getrennt von einander, also in getrennten Spalten.

Mir ging es nicht um den Aufbau der Datendatei, sondern um die Frage, ob die Analysen für
die beiden Problemkontexte Leben-Tod [bzw. life-death - es ist ein englischsprachiger
Studiengang?] und monetär völlig getrennt voneinander durchgeführt werden. Es hätte
ja sein können, dass man sich z.B. dafür interessiert, ob ein Geschlechtereffekt in
dem einen Kontext größer ist als in dem anderen. Sowas müsste man direkt testen
und könnte es nicht auf Basis von getrennten Analysen beantworten. Ein solcher direkter
Test wäre nicht mit einer logistischen Regressionsanalyse zu leisten, weil es sich
um ein Messwiederholungsdesign handelt (alle Probanden durchlaufen beide Kontexte).
Aber wie gesagt, die Hypothesen deuten ohnedies nicht darauf hin, dass beide Kontexte
direkt verglichen werden sollen.

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons

Welches statistische Analyseverfahren wäre empfehlenswert? ANOVA?

[PonderStibbons]

Ich muss gestehen, ich verstehe nicht, worauf die Frage abhebt.
Dass für die Untersuchung der dargestellten Hypothesen eine
binär-logistische Regression in Betracht kommt, wurde bereits gesagt.
Eine Varianzanalyse erfordert eine intervallskalierte abhängige Variable.
Was sollte mit einer Varianzanalyse hier untersucht werden?

Mit freundlichen Grüßen

PonderStibbons