Hallo zusammen,
ich befinde mich gerade in der Planungsphase meiner Masterarbeit und schreibe hierfür gerade meinen Forschungsantrag. Nun hänge ich bei der Planung der Datenanalyse meiner letzten zwei Hypothesen fest.
Erst mal zum Hintergrund bzw. der Fragestellung: Es geht um den Einfluss des komparatives Kontexts (kongruente versus inkongruente Situationen) auf Urteilsprozesse. Grundlage hierfür ist das Stereotype Content Model, das zwei Dimensionen von Stereotypen (Wärme und Kompetenz) annimmt.
Meine Variablen sind:
- UV1: Nationen (Spanien/Deutschland) -> between subject variable, nominal
- UV2: Zielberufe (Manager/Kindergärtner) -> within subject variable, nominal
- UV3: Bewertungsdimension (Wärme/Kompetenz) -> within subject variable
- AV: Metastereotypisches rating in den Dimensionen Wärme bzw. Kompetenz, für beide Dimensionen ordinal
- Moderatoren: SDO/Empathie, ordinal
Meine Hypothese 1 ist, dass Spanien und Deutschland inkongruente Positionen in dem Bewerungsraum annehmen (Spanier: Hoch in Wärme/Niedrig in Kompetenz; Deutsche: Hoch in Kompetenz/Niedrig in Wärme).
Hypothese 2 ist, dass diese Inkongruenz zu einer Über- bzw. unterschätzung der Metastereotypischen ratings in Abhängigkeit der Zielberufe führt, d.h., dass Deutsche z.B. beim Zielberuf "Kindergärtner" ihre Wärme unterschätzen und ihre Kompetenz überschätzen.
Nun zum Problem: Meine 3 bzw. 4 Hypothese ist, dass dieser Effekt in inkongruenten Situationen durch zwei Moderatoren (Empathie und Social Dominance Orientation) beeinflusst wird, wobei ich davon ausgehe, dass hohe Empathie zu geringeren und hohe SDO zu höheren Metastereotypischen ratings führt.
Nun interessiere ich mich ja für folgendes: Wird das in Hypothese 2 postulierte Muster durch die Moderatoren verstärkt oder abgeschwächt?
Um das Muster zu vereinfachen hatte ich mir überlegt eine "dominante" (Spanier: Wärme, Deutsche: Kompetenz) und eine "nicht-dominante" (Spanier: Kompetenz, Deutsche: Wärme) Bedingung zu erstellen, um die UV "Bewertungsdimension" rauszulösen. Dann könnte ich mir ja angucken, ob die neue UV "dominanz" mit den Moderatoren SDO bzw. Empathie interagiert.
Da ich den Wald vor lauter Bäumen gerade nicht mehr sehe, meine Fragen: Meine Moderatoren sind ordinalskaliert (5-stufige und 7-stufige Likertskalen), die UV ist nominal. Hier müsste ich im normalfall eine dummykodierung der Moderatoren vornehmen oder? Oder macht es vielleicht (auch inhaltlich) mehr Sinn unter Beachtung der Verteilung eine Unterscheidung in hoch und niedrig vornehmen? Mich interessiert ja, wie sich hohe bzw. niedrige Ausprägungen der Moderatoren auswirken. Bei der Wahl des statistischen Verfahrens: Würde ich hier die Interaktion mit einer 2x2 ANOVA für zwei dichotomisierte Variab-
len berechnen können?
Vorab ganz herzlichen Dank für die Hilfe.
Beste Grüße
faju26