STATISTIK-FORUM.de

[heymax]

Hallo zusammen,

ich habe mich gerade eben angemeldet und brauche hinsichtlich meiner Masterarbeit eure Hilfe. Ich habe eine Umfrage mit den Besuchern eines Onlineshops durchführen können, in diesem ein Experiment involviert war. Nun habe ich alle Fälle (N=2800) und nun komme ich nicht auf die Analysemethode, die ich anwenden muss um die folgenden Hypothese auszuwerten:

Hypothese 1: Der Hinweis «Kostenlosen Versand» führt zu einem positiven Effekt auf die Kaufentscheidung.
Hypothese 2: Der Hinweis «100 Tage Rückgaberecht» führt zu einem positiven Effekt auf die Kaufentscheidung.

In dem Experiment werden je Gruppe zwei Produktseiten angezeigt. Im Folgenden muss sich der Proband für eines der beiden Produkte entscheiden. Ein Produkt hat kein Treatment und das andere Produkt hat jeweils der Gruppe entsprechend ein Treatment. Ausnahme stellt hier die Kontrollgruppe dar, bei der beide Produkte keine Treatments haben. Also hier nochmal die Übersicht:

Gruppe 1: Kein Hinweis vs. Kein Hinweis (Kontrollgruppe)
Gruppe 2: Kein Hinweis vs. «Kostenlosen Versand»
Gruppe 3: Kein Hinweis vs. «100 Tage Rückgaberecht»
Gruppe 4: Kein Hinwies vs. «Kostenlosen Versand + 100 Tage Rückgaberecht»


Nun die Frage: Welche Methode wende ich an, um die Effekte der Hinweise untersuchen zu können. Eine Verteilung über die Entscheidungen konnte ich bisher aus SPSS entnehmen, aber ich möchte natürlich die Entscheidungen aus den Gruppen 2,3 und 4 im Verhältnis zu der Kontrollgruppe betrachten. Kann mir hier jemand auf die Sprünge helfen?

LG Max

[bele]

Klingt nach einer logistischen Regression, mit dem jeweiligen Treatment in Dummy-Codierung als unabhängige Variable.

[heymax]

Hallo bele,

vielen vielen Dank für deine schnelle Antwort und verzeihe mir, dass ich erst jetzt dazu komme mich dafür zu bedanken.
Ich habe noch eine Rückfrage und möchte dabei sichergehen ob ich es richtig umgesetzt habe.

Ich habe in SPSS unter Regression eine Multinomiale logistische Regression durchgeführt.
Als abhängige Variable habe ich die Produktentscheidung genommen (Kodierung: 0/1 für Produkt 1 oder Produkt 2)
Bei der unabhängigen Variable bin ich wie folgt vorgegangen:

Die Gruppenzugehörigkeit, wie oben beschrieben wurde bis jetzt unter einer einzigen Variable «Gruppe» mit den Werten 1,2,3 oder 4 für die jeweiligen vier Gruppen gespeichert. Wenn ich dich jetzt richtig verstanden habe, musste ich diese einzelne Gruppe in vier "Dummy-Variablen" umcodieren mit je 0/1 richtig ?
Dies habe ich soweit umgesetzt und entsprechend 4 neue Variablen berechnet und dieser in der Analyse alle als Kovariaten angegeben.

Ich habe nun folgende Beobachtung: Bei der Ausgabe befindet sich bei dem Parameterschätzer bei der letzten Gruppe ein Verweis mit "b", der sagt: Dieser Parameter wird auf Null gesetzt, weil er redundant ist. Des Weiteren scheint mir der Likelihood-Test merkwürdig ausgefallen zu sein, da überall bei der «-2 Log-Like ...» die exakt gleiche Zahl zu sehen ist.

Ich kann leider keine Screenshots hochladen, weil anscheinend das Kontingent für Dateianhänge ausgenutzt ist aber ich hoffe du weißt was ich meine?

Habe ich etwas nicht beachtet? Bzw. deine Antwort falsch interpretiert?
Ich hoffe ich kann nochmal auf deine Hilfe bauen?

LG Max

[bele]

Hallo heymax,

da ich selbst SPSS nahezu nicht kenne, kann ich Dir nicht sagen, ob Du Deine Dummyvariablen selbst erzeugen musst oder ob SPSS das für Dich machen kann oder welche Wege in SPSS besser oder schlechter sind (z. B. ob es clever ist "Mulinomiale Regression" zu verwenden, wenn Du eigentlich nur eine binomiale Regression nutzt). Entweder meldet sich hier im Forum noch jemand, der SPSS kennt und Dir helfen will, oder Du solltest erwägen, die Frage nochmal im SPSS-Forum zu stellen.

Um vier verschiedene Zustände zu charakterisieren braucht man nur drei Dummyvariablen, denn eine (Refrenz-)Gruppe ist dadurch gekennzeichnet, dass alle Dummyvariablen Null sind, also dadurch, dass es keine von den drei als Dummyvariablen codierten Gruppen ist.
Wenn Dir das noch nicht ausreichend klar ist, dann solltest Du das mit der (biniomialen, also der einfachen) logistischen Regression nochmal nachlesen, bevor Du die Ergebnisse interpretierst.

LG,
Bernhard

[heymax]

Hallo bele,

ich habe das Problem lösen können, indem ich die Kontrollgruppe nicht mit in die Analyse nehme. Dadurch erkennt SPSS, dass es sich um die Referenzgruppe handelt und die Analyse konnte durchgeführt werden. Vielen Dank für deine Hilfe!

Vielleicht magst du mir noch bei einer anderen Sache helfen?

Ich habe noch weitere Hypothese zu prüfen, die alle mit einem Verfahren analysiert werden können, ich aber nicht weiß welches genau das ist.

Nach dem Experiment, wie oben bereits beschrieben, werden die Nutzer gebeten Einschätzungen über die Qualität, die erwartende Zufriedenheit und Begehrlichkeit des Produktes eine Einschätzung durchzuführen (7-Likert Scalen -> ganz und gar nicht qualitativ -> sehr qualitativ),

Nun lautet einer meiner Hypothese, die vom Aufbau her überall gleich ist ist, wie folgt: Probanden, die das Produkt mit dem kostenlosen Versand ausgewählt haben, schätzen die Qualität / erwartende Zufriedenheit / Begehrlichkeit des Produktes besser ein, als das Produkt mit keinem Hinweis?

Mein erster Gedanke war, dass ja die Mittelwerte der Antworten bei jeder Gruppe vergleiche? Nur wüsste ich ehrlich gesagt nicht wie .

Tut mir leid. Ich bin noch nicht so fit in Statistik

[bele]

Ich habe noch weitere Hypothese zu prüfen, die alle mit einem Verfahren analysiert werden können, ich aber nicht weiß welches genau das ist.

Ist das eine Hausaufgabe?

Mein erster Gedanke war, dass ja die Mittelwerte der Antworten bei jeder Gruppe vergleiche? Nur wüsste ich ehrlich gesagt nicht wie .

Mittelwertvergleiche können über t-Tests, über den BEST, über Varianzanalysen oder über Permutationstests durchgeführt werden. Das sind die ersten vier, die mir so einfallen, bestimmt gibt es noch mehr. Wenn es eine Hausaufgabe ist, gilt es herauszufinden, was bei Euch für solche Situationen gelehrt wurde. Den BEST findest Du z. B. hier: http://www.sumsar.net/best_online/

LG,
Bernhard